plt.scatter(values[:,0],values[:,3],marker='o',c='b') 什么意思

这行代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数，绘制散点图。其中，values 是一个二维数组，表示数据集。values[:,0] 表示取出 values 数组中所有行的第 0 列，values[:,3] 表示取出所有行的第 3 列。这两列数据分别作为散点图中 x 轴和 y 轴的数据。marker 表示散点的形状，这里是圆形。c 表示散点的颜色，这里是蓝色。

相关问题

plt.scatter(values[:, 1], values[:, 3], marker='o')

这是一个 Python 代码，用于绘制散点图。其中 values 是一个数组，[:, 1] 表示取出数组中第二列的所有数据，[:, 3] 表示取出数组中第四列的所有数据，marker='o' 表示散点图的标记形状为圆形。

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

这份代码主要是对西瓜数据集进行聚类分析，下面是逐行的注释：

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图库
from sklearn.cluster import KMeans  # 导入kmeans聚类算法
from sklearn.metrics import silhouette_score  # 导入轮廓系数评价指标
import pandas as pd  # 导入数据处理库

data = pd.read_csv('xigua.csv')  # 加载数据
print(data)  # 打印数据
print(data.shape)  # 打印数据的形状

X = data.iloc[:, 1:3].values  # 取第2列和第3列作为特征
print(X)  # 打印特征
print(X.shape)  # 打印特征的形状

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='None')  # 绘制散点图
plt.ylabel('Sugar content')  # y轴标签
plt.xlabel('density')  # x轴标签
plt.legend(loc=2)  # 图例位置
plt.show()  # 显示图像

score = []  # 初始化轮廓系数列表
for i in range(10):  # 循环计算轮廓系数
    model = KMeans(n_clusters=i + 2)  # 聚类模型
    model.fit(X[:, 1:3])  # 训练模型
    # 计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好
    score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric='euclidean'))

plt.figure(figsize=(5, 4))  # 创建图像
plt.plot(range(2, 12, 1), score)  # 绘制轮廓系数图像
plt.show()  # 显示图像

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X[:, 1:3])  # 聚类模型
label_pred = kmeans.labels_  # 获取聚类标签
print(label_pred)  # 打印聚类标签

centroids = kmeans.cluster_centers_  # 获取聚类簇心
print(centroids)  # 打印聚类簇心

x0 = X[label_pred == 0]  # 获取第一类样本
x1 = X[label_pred == 1]  # 获取第二类样本
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')  # 绘制第一类样本的散点图
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')  # 绘制第二类样本的散点图
plt.ylabel('Sugar content')  # y轴标签
plt.xlabel('density')  # x轴标签
plt.legend(loc=2)  # 图例位置
plt.show()  # 显示图像

这段代码的目的是对西瓜数据集进行聚类分析，首先通过读取数据集获取特征，然后绘制散点图观察数据的分布情况，接着通过计算轮廓系数来确定最优的聚类簇数，再利用KMeans算法进行聚类分析，并绘制聚类结果的散点图。