plt.scatter(X[pos[:,0],0],X[pos[:,0],1],c="r",marker="+",s=50)

这段代码使用 Matplotlib 绘制散点图。其中，`X` 是一个二维数组，`pos` 是一个布尔型二维数组，`pos[:,0]` 表示取 `pos` 数组中第一列的所有元素，这些元素对应了 `X` 数组中一部分点的索引。这些点的坐标通过 `X[pos[:,0],0]` 和 `X[pos[:,0],1]` 获取，分别表示这些点在 x 轴和 y 轴上的坐标。`c="r"` 表示散点的颜色为红色，`marker="+"` 表示散点的形状为加号，`s=50` 表示散点的大小为 50。因此，这段代码的作用是将 `X` 数组中被 `pos` 数组标记为 True 的点绘制成红色加号散点图。

相关问题

m,n = X.shape[0],X.shape[1] #m=51,n=2 pos,neg= (y==1).reshape(m,1), (y==0).reshape(m,1) #分别找出y为0和y为1对应的俩个特征值X1,X2，将两个特征值当作横坐标与纵坐标 plt.scatter(X[pos[:,0],0],X[pos[:,0],1],c="r",marker="+",s=50)#plt.scatter()函数绘制散点图，色彩选为红色，用“+”表示，大小设置为50 plt.scatter(X[neg[:,0],0],X[neg[:,0],1],c="y",marker="o",s=50)#plt.scatter()

函数绘制散点图，色彩选为黄色，用“o”表示，大小设置为50。这段代码的作用是将数据集中y为1的点用红色加号标出，y为0的点用黄色圆圈标出。其中，X[pos[:,0],0]表示选取y为1的点的第一个特征值，X[pos[:,0],1]表示选取y为1的点的第二个特征值，X[neg[:,0],0]表示选取y为0的点的第一个特征值，X[neg[:,0],1]表示选取y为0的点的第二个特征值。

pos , neg = (y==1).reshape(100,1) , (y==0).reshape(100,1) #把y=1的样本点reshape成（100，1）的矩阵，y=0的样本点也reshape成（100，1)的矩阵 plt.scatter(X[pos[:,0],0],X[pos[:,0],1],c="r",marker="+") plt.scatter(X[neg[:,0],0],X[neg[:,0],1],marker="o",s=10) plt.xlabel("Exam 1 score") plt.ylabel("Exam 2 score") plt.legend(["Admitted","Not admitted"],loc=0)

这段代码是用来进行数据可视化的，主要是将数据集中的两种类别（y=1和y=0）分别用不同的符号和颜色标注在散点图上。其中，红色加号代表y=1，表示考生被录取，黑色圆圈代表y=0，表示考生未被录取。plt.scatter函数用于绘制散点图，X[pos[:,0],0]表示选择X中第一列中所有y=1的样本点，X[pos[:,0],1]表示选择X中第二列中所有y=1的样本点。同理，X[neg[:,0],0]和X[neg[:,0],1]分别表示选择X中第一列和第二列中所有y=0的样本点。plt.xlabel和plt.ylabel函数分别用于设置x轴和y轴的标签，plt.legend函数用于设置图例。