plt.xlabel(x_label)
时间: 2023-10-26 21:05:24 浏览: 38
This command sets the label for the x-axis of a plot. The x_label parameter is a string that specifies the label for the x-axis. It is usually used in conjunction with the plt.ylabel() command, which sets the label for the y-axis. Together, these commands help to provide context for the data being plotted and improve the overall readability of the plot.
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KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率:%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码
以下是对每一行代码的注释:
```python
# 初始化 KNN 模型
KNN = KNearestNeighbor()
# 使用训练集数据进行模型训练
KNN.train(X_train, y_train)
# 使用测试集数据进行预测,并指定 k=6
y_pred = KNN.predict(X_test, k=6)
# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
# 绘制散点图,展示不同种类的花的数据分布
plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train')
plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train')
plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train')
plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test')
plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test')
plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test')
# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('petal length')
# 显示图例,并设置其位置
plt.legend(loc = 4)
# 显示图形
plt.show()
```
plt.title('rnn') plt.xlabel('time') plt.ylabel('shuzhi') plt.plot(y_train_predict, label='yuce') plt.plot(y_train, label='xunlian') plt.legend() plt.show()
这段代码使用了 Matplotlib 库来绘制一个简单的折线图。
首先,plt.title('rnn') 设置图表的标题为 'rnn'。
然后,plt.xlabel('time') 设置 x 轴的标签为 'time'。
接着,plt.ylabel('shuzhi') 设置 y 轴的标签为 'shuzhi'。
然后,plt.plot(y_train_predict, label='yuce') 绘制预测结果的折线图。y_train_predict 是预测的结果,label='yuce' 为该折线图的标签。
接下来,plt.plot(y_train, label='xunlian') 绘制训练数据的折线图。y_train 是训练数据,label='xunlian' 为该折线图的标签。
然后,plt.legend() 添加图例,用于区分不同的折线图。
最后,plt.show() 展示绘制出的折线图。
这段代码的作用是绘制一个折线图,其中包含了预测结果和训练数据两条折线,并添加了相应的标题、坐标轴标签和图例。最后通过 plt.show() 将图表显示出来。
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