plt.scatter(data.iloc[:, 2], data.iloc[:, 1], c=kmeans_labels)

时间: 2024-01-15 13:04:12 浏览: 120
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python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

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这是一个使用matplotlib库中scatter函数进行散点图绘制的代码片段。其中，"data"是一个pandas DataFrame，".iloc[:, 2]"选取了所有行的第三列作为x轴数据，".iloc[:, 1]"选取了所有行的第二列作为y轴数据，"c=kmeans_labels"表示将k-means聚类算法的标签作为颜色参数来区分不同的数据点。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

plt.scatter(data_projected[:, 0], data_projected[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show() 请...

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

X = data.iloc[:, 1:3].values # 取第2列和第3列作为特征 print(X) # 打印特征 print(X.shape) # 打印特征的形状 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='None') # 绘制散点图 plt.ylabel('...

在下面代码中添加一个可视化图，用来画出r经过t_sne之后前15行数据的图 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_...

creatDataSet = pd.read_excel(r"D:\1.xlsx") creatDataSet.head() X = creatDataSet[["CODE","FOR_INTEN","YEAR","FUNCTION","SITE","FOUNDATION","MAJ_STOREY"]] y = creatDataSet[['DAM_CLASS']] if __name__=='__main__': dataset = creatDataSet centroids, cluster = kmeans(list(dataset.values),2) print('质心为：%s' % centroids) print('集群为：%s' % cluster) for i in range(len(dataset)): plt.scatter(dataset[i][0],dataset[i][1], marker = 'o',color = 'green', s = 40 ,label = '原始点') # 记号形状 颜色 点的大小 设置标签 for j in range(len(centroids)): plt.scatter(centroids[j][0], centroids[j][1],marker='x',color='red',s=50,label='质心') plt.show()

plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels) plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', color='red', s=50, label='Centroids') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt....
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plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.xlabel('特征1') plt.ylabel('特征2') plt.show() 这段代码会绘制出前两个特征的散点图，颜色代表不同的聚类结果。通过观察图示，我们可以评估聚类效果是否合理。...
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请编写代码实现鸢尾花数据DBSCAN聚类，鸢尾花数据保存在iris_pca_self.csv文件中（设 eps=0.5, min_samples=5）（注意：不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似函 数），并输出聚类结果（簇总数，各样本的所属簇编号）。调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出（不同簇内 的样本用不同的颜色表示）。调用 sklearn 库中函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标 （DBI）。

plt.scatter(data.iloc[i, 0], data.iloc[i, 1], c=colors[clusters[i]]) plt.show() 至此，我们已经成功实现了鸢尾花数据集的 DBSCAN 聚类，并将聚类结果可视化输出。 最后，我们可以使用 sklearn 库中的...

调库实现 Kmeans 聚类 步骤 3.1：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集 二维鸢尾花数据说明： 共 150 样本*（2 列属性项+1 列标记），样本 1-50 为第 1 类（Iris Setosa），第 51-100 样本为第 2 类（Iris Versicolour），第 101-150 样本为第 3 类（Iris Virginica） 步骤 3.2：调用 sklearn 库中的 Kmeans 类进行 K=2 的聚类，得到各样本的所归属 簇的编号 步骤 3.3：调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化 输出（不同簇内的样本用不同的颜色表示）。（也可以调用其他第三方库进行样 本的可视化） 步 骤 3.4 ： 调 用 sklearn 库 中 的 rand_score 、 fowlkes_mallows_score 、 davies_bouldin_score 函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标（DBI）

plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='black', label='Centroids') plt.title('...

对下载的文档（文档存储在./data路径下），利用K-Means聚类算法进行聚类。 要求如下： ◼ 将下载的500个中文/英文文档（文档存储在./data路径下）聚为20个类，并显示聚类之后所形成的三个最大 的类，及每个类中代表性的文档（即，离类中心最近的五个文档）。距离计算公式，可采用余弦距离，也可用欧式距离。请给出详细的代码注释

plt.scatter(x=tfidf_matrix_pca[clusters == cluster, 0], y=tfidf_matrix_pca[clusters == cluster, 1], s=30, marker=markers[i], label='cluster {}'.format(cluster)) plt.legend() plt.show() 5.输出...

1、使用pandas读取wine.csv，赋给数据框wine_data 2、wine_data中Class列为酒的类别，其余列为酒的相应成分 3、构建K-Means模型，聚集成3个簇 3、使用TSNE进行数据降维，降成2维 3、将原始数据转换为DataFrame，并将聚类结果存储进df数据表 4、提取不同标签的数据 5、设置画布大小为20*12，并使用scatter函数对以上聚类结果进行可视化 6、使用FMI评价法评价建立的K-Means模型，并在聚类数目为1-5时，确定最优聚类数目

X = wine_data.iloc[:, 1:] y = wine_data['Class'] # 构建K-Means模型，聚集成3个簇 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) # 使用TSNE进行数据降维，降成2维 tsne = TSNE(n_components=2) X_tsne = tsne....

代码实现：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集，按 DBSCAN 算法描述的过程完成数据集的聚类处理（设 eps=0.5,min_samples=5）（注意：不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似函数），并输出聚类结果（簇总数，各样本的所属簇编号），调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出（不同簇内的样本用不同的颜色表示，调用 sklearn 库中函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标

好的，以下是按照 DBSCAN 算法描述进行实现的代码： python import numpy as np import pandas as pd ...plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.show() 希望能够帮助到您！

Step 1: Normalize the predicted gas concentration 𝑃𝑡 as 𝑝𝑡 𝑝𝑡 = 𝑃𝑡 − 𝑃min 𝑃max − 𝑃min (9) where 𝑃min and 𝑃max are the minimum and maximum of the predicted value for the given sensor. Step 2: Denote the distance as 𝛿⃖⃗ (𝑘) 𝑡 between the predicted point 𝑥⃖⃗𝑡 and the actual signal 𝑥⃖⃗ (𝑘) at 𝑡 time in grid cell 𝑘, and it is calculated Step 3: Then the weighting 𝜔 for all the grid cells can be obtained (11) where 𝑅𝑐𝑜 is the cutoff radius. Step 4: Finally, the grid cell 𝑐 represents the total sum of the weights, and ′ denotes the total sum of weighted gas concentration on prediction.根据这个模糊的描述，给出使用KDM算法可视化一个包含27列气体浓度的csv 数据集，给出代码

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis') plt.title('Gas Concentration Clustering') plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.show() 请将代码中...

对商场200位客户使用kmeans聚类法和系统聚类法进行聚类，对聚类结果进行 可视化，并保存可视化结果，对两种聚类分析方法的聚类结果进行分析 数据集：mall.csv

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