plt.scatter(data3[:, 0], data3[:, 1], c=labels, cmap='viridis')

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。

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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(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis') TypeError: unhashable type: 'slice'

该错误通常发生在尝试将不可哈希的数据类型（如切片）作为`c`参数传递给matplotlib库中的`scatter()`函数，这里的`c=labels`表示想根据`labels`数据的颜色编码散点图。在这个上下文中，`data[:, 0]`和`data[:, 1]`可能是二维数组的列，而`labels`可能是对应的分类标签。

`TypeError: unhashable type: 'slice'`是因为当你试图用切片（例如`data[:, :>`）创建一个可以用于颜色映射的对象时，由于切片对象本身是动态的，Python无法将其作为哈希值（用于唯一标识）。你需要确保`labels`是一个可以直接用于颜色编码的列表、元组或其他哈希类型的数组。

解决这个问题，你应该确保`labels`是一个列表或者其他可以迭代并提供唯一索引的序列，每个元素对应于`data`中相应行的标签。例如：

# 假设labels是一个长度等于data.shape[0]的列表
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=[labels[i] for i in range(len(labels))], cmap='viridis')