plt.scatter(data3[:, 0], data3[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
时间: 2023-06-24 14:07:56 浏览: 74
这段代码使用了 Matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图。其中,data3 是一个二维数组,每一行代表一个数据点的坐标;labels 是一个一维数组,表示每个数据点的类别标签;cmap='viridis' 参数用于指定颜色映射(colormap),将不同类别的数据点用不同的颜色进行区分。具体而言,函数会根据 labels 中的取值自动为每个类别分配一种颜色,并将每个数据点用对应的颜色进行着色。
相关问题
完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据,4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()
完成代码如下:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成样例数据集 300条数据,4个类 std=2
data, labels = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=2)
# 数据可视化
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50)
plt.title("原始数据分布")
plt.show()
# K-means聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(data)
# DBSCAN聚类分析
dbscan = DBSCAN(eps=1.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)
# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=kmeans.labels_, s=50, cmap='viridis') # K-means聚类结果
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出类中心
plt.title("K-means聚类结果")
plt.show()
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=dbscan.labels_, s=50, cmap='viridis') # DBSCAN聚类结果
plt.scatter(data[dbscan.core_sample_indices_][:, 0], data[dbscan.core_sample_indices_][:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出核心点
plt.title("DBSCAN聚类结果")
plt.show()
```
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
这是一行使用matplotlib库的代码,用于在二维平面上绘制散点图。其中,X是一个二维数据集,每行代表一个数据点,第一列代表x轴坐标,第二列代表y轴坐标。kmeans.labels_是一个聚类算法KMeans的结果,表示每个数据点被分到的类别,用不同颜色的点表示不同的类别。cmap参数是指定使用的颜色映射。
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