ax[i].scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],s=120,marker="x",c="black",linewidth=3)
时间: 2023-06-15 17:04:56 浏览: 52
这段代码使用scatter函数在ax[i]上绘制聚类中心点。具体来说,centroids[:,0]和centroids[:,1]分别表示聚类中心点的x坐标和y坐标,s表示点的大小,marker表示点的形状,c表示点的颜色,linewidth表示点的边框宽度。所以这段代码的作用是在ax[i]上绘制聚类中心点,用黑色的叉号标记,并且大小为120,边框宽度为3。
相关问题
ax[i].scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],s=120,marker="x",c="black",linewidth=3)‘
这段代码是用来在二维坐标系上绘制聚类中心点的散点图的。具体解释如下:
- `ax[i]`:表示在第 i 个子图上进行绘制;
- `scatter()`:表示绘制散点图的函数;
- `centroids[:,0]`:表示聚类中心点在 x 轴上的坐标;
- `centroids[:,1]`:表示聚类中心点在 y 轴上的坐标;
- `s=120`:表示散点的大小为 120;
- `marker="x"`:表示散点的形状为 x;
- `c="black"`:表示散点的颜色为黑色;
- `linewidth=3`:表示散点的边框宽度为 3。
总的来说,这段代码是用来在图像上标记出聚类中心点的位置和形状,并且让它们突出显示。
plt.scatter(centroids[:, 0],
据引用和引用[2]中的内容,可以得知plt.scatter()函数用于绘制散点图,其中centroids[:, 0]表示散点图中点的x坐标,而y坐标需要根据具体情况进行填写。如果是绘制数据集中的点,则可以使用data[:,1]表示y坐标,如果是绘制聚类中心点,则需要根据具体情况填写y坐标的值。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成100个点的数据集
data = np.random.randint(low=1, high=30, size=(100, 2))
# 随机生成3个聚类中心点
centroids = np.random.randint(low=1, high=30, size=(3, 2))
# 绘制数据集中的点
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50, c='b', alpha=0.5)
# 绘制聚类中心点
plt.scatter(centroids[:, 0], [10, 20, 30], s=200, c='r', marker='*', alpha=0.8)
plt.title('scatter diagram', fontsize=20, c='r')
plt.show()
```
在上述代码中,我们随机生成了100个点的数据集和3个聚类中心点,然后使用plt.scatter()函数绘制了数据集中的点和聚类中心点。其中,centroids[:, 0]表示聚类中心点的x坐标,而y坐标分别为10、20、30。