def plot_line(x1,x2,y1,y2,wxl,wxr,wyb,wyt): plt.plot([x1,x2], [y1,y2], 'g') plt.scatter([x1,x2], [y1,y2], color='b') #裁剪 p1 = -(x2 - x1) q1 = x1 - wxl p2 = x2 - x1 q2 = wxr - x1 p3 = -(y2 - y1) q3 = y1 - wyb p4 = y2 - y1 q4 = wyt - y1 ymax = max(y1,y2) ymin = min(y1,y2) if p1 == 0 and p2 == 0: # 算法过程2 if q1 > 0 and q2 > 0: if ymin >= wyb and ymax <= wyt: # 两端点都在窗口内 plt.plot([x1,x2], [ymin,ymax], 'm') elif ymin < wyb and ymax <= wyt: plt.plot([x1,x2], [wyb,ymax], 'm') # 一个端点在窗口内 elif ymin >= wyb and ymax > wyt: plt.plot([x1,x2], [ymin,wyt], 'm') # 一个端点在窗口内 else: plt.plot([x1,x2], [wyb,wyt], 'm') # 端点都不在窗口内 elif p3 == 0 and p4 == 0: # 算法过程3 if q3 > 0 and q4 > 0: if x1 >= wxl and x2 <= wxr: # 两端点都在窗口内 plt.plot([x1,x2], [y1,y2], 'm') elif x1 < wxl and x2 <= wxr: plt.plot([wxl,x2], [y1,y2], 'm') # 一个端点在窗口内 elif wxl >= x1 and x2 > wxr: plt.plot([x1,wxr], [y1,y2], 'm') # 一个端点在窗口内 else: plt.plot([wxl,wxr], [y1,y2], 'm') # 端点都不在窗口内 else: # 算法过程45 ul = 0 ur = 1 for e in [[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4]]: if e[0] < 0: ul = max(ul,e[1]/e[0]) else: ur = min(ur,e[1]/e[0]) # 判断线代落在窗口内与否 if ul < ur: plt.plot([x1+ul*p2,x1+ur*p2],[y1+ul*p4,y1+ur*p4],'m') 写注释

这段代码是一个线段裁剪算法，用于将线段裁剪成在给定窗口内的部分。输入参数包括线段的起点和终点坐标(x1, x2, y1, y2)，以及窗口的四个边界坐标(wxl, wxr, wyb, wyt)。具体实现是通过计算线段与窗口四条边的交点，然后根据交点的情况将线段裁剪成在窗口内的部分。注释中已经标注了算法过程的编号，分别对应于线段在窗口内、线段平行于窗口边界、线段不平行于窗口边界的情况。

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plt.plot(x1, y1) plt.plot(x2, y2)隐藏y轴边框

plt.plot(x1, y1)和plt.plot(x2, y2)是Matplotlib库中用于绘制折线图的函数。这两个函数分别用于绘制两条折线，其中x1和x2是表示横坐标的数组，y1和y2是表示纵坐标的数组。

要隐藏y轴边框，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(x1, y1)
plt.plot(x2, y2)

# 隐藏y轴边框
plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
plt.gca().spines['top'].set_visible(False)

上述代码中，`plt.gca().spines['right'].set_visible(False)`和`plt.gca().spines['top'].set_visible(False)`分别用于隐藏y轴右侧和顶部的边框。

解释以下代码：plt.plot() for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([100, 110]) plt.ylim([26, 33])

这段代码使用了 Python 的 Matplotlib 库来绘制散点图。具体解释如下：

1. `plt.plot()`：是 Matplotlib 库中用于绘制线条和散点图的函数。

2. `for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_):`：这是一个 for 循环，其中 `enumerate()` 函数用于同时获取列表中元素的索引和值。`kmeans_model.labels_` 是 K-Means 聚类算法中每一个样本点所属的簇标签。

3. `plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None')`：这一行代码使用 `plt.plot()` 函数来绘制散点图。`x1[i]` 和 `x2[i]` 分别是第 i 个样本点的两个特征值，`colors[l]` 和 `markers[l]` 分别表示第 l 个簇的颜色和标记类型。 `ls='None'` 表示不画线，只画点。

4. `plt.xlim([100, 110])` 和 `plt.ylim([26, 33])`：这两行代码用于设置 X 轴和 Y 轴的取值范围。

综上所述，这段代码的作用是绘制 K-Means 聚类算法的结果，将每个样本点根据其所属的簇标签用不同的颜色和标记类型表示出来，并且设置 X 轴和 Y 轴的取值范围。