ax.scatter函数参数定义

ax.scatter函数是matplotlib库中用于绘制散点图的函数。其参数定义如下：

ax.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)

其中，常用的参数及其含义如下：

- `x, y`: 必需参数，指定散点图中点的x坐标和y坐标；
- `s`: 散点的大小。默认为20；
- `c`: 散点的颜色。可以是单个颜色值，也可以是一系列颜色值，表示每个点的颜色不同。默认为蓝色；
- `marker`: 散点的形状。默认为圆形；
- `alpha`: 散点的透明度。默认为1，表示不透明；
- `linewidths`: 散点边缘线的宽度；
- `edgecolors`: 散点边缘线的颜色。如果未指定，则与散点颜色相同。

除了这些常用参数之外，还有一些其他参数可以用来调整散点图的细节。

相关问题

#使用前面定义的函数进行画图 X0,X1=X_train[:,0],X_train[:,1] xx,yy=make_meshgrid(X0,X1) for clf,title,ax in zip(models,titles,sub.flatten()): plot_contours(ax,clf,xx,yy,cmap=plt.cm.plasma,alpha=0.8) ax.scatter(X0,X1,c=y,cmap=plt.cm.plasma,s=20,edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(),xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(),yy.max()) ax.set_xlabel('Feature 0') ax.set_ylabel('Feature 1') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

这段代码是用来画出分类器的决策边界和数据点的散点图的。其中，`make_meshgrid`函数用来生成网格点，`plot_contours`函数用来画出分类器的决策边界，`ax.scatter`用来画出数据点的散点图。`models`是一个分类器列表，`titles`是对应分类器的标题列表，`sub.flatten()`是用来展平子图的二维数组。最后，通过`plt.show()`来显示图像。

def eval_accuracy(label, pred): return np.sum(label == pred)/len(label) def draw(xy_points, t_val, b_t): if len(xy_points) != len(t_val): return u_t_val = np.unique(t_val) # draw dots for i in range(len(xy_points)): if b_t: # test data ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='*', c='c') else: # train data if t_val[i] == u_t_val[0]: ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='^', c='b') elif t_val[i] == u_t_val[1]: ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='v', c='g') else: ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='d', c='k')，这段代码的含义是什么

这段代码定义了两个函数：eval_accuracy和draw。

eval_accuracy函数的作用是计算分类器的准确率。该函数的输入参数为标签label和预测值pred，输出为分类器的准确率。

draw函数的作用是将数据点绘制在坐标系上。该函数的输入参数包括数据点xy_points、标签值t_val和一个布尔变量b_t，表示是否为测试数据。函数首先判断数据点和标签值的长度是否一致，如果不一致则返回。接着，根据标签值的不同，使用不同的标记和颜色将数据点绘制在坐标系上。如果b_t为True，则将测试数据点绘制成蓝色星号；否则，将训练数据点绘制成三角形（蓝色、绿色、黑色分别代表三个类别）。