首页plt.scatter(x, y, s=1, alpha=0.5) plt.scatter(result['x'], result['y'], s=10, c='r') plt.show()

plt.scatter(x, y, s=1, alpha=0.5) plt.scatter(result['x'], result['y'], s=10, c='r') plt.show()

时间: 2024-01-22 09:01:53 浏览: 60

这是一段使用 Matplotlib 库绘制散点图的代码。其中，x 和 y 是数据点的坐标，s 指定了散点的大小，alpha 指定了散点的透明度。result 是一个 DataFrame，里面包含另一组数据点的坐标，使用 plt.scatter 绘制出这组数据点，并将它们的颜色设置为红色。最后使用 plt.show() 将图形显示出来。

注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

# 绘制散点图，其中x为样本特征，y为样本标签 # 绘制标签为0的样本的散点图，x[y== 0, 0]表示取出标签为0的样本在第0个特征上的值，x[y== 0, 1]表示取出标签为0的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) # 绘制标签为1的样本的散点图，x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值，x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) # 绘制标签为2的样本的散点图，x[y== 2, 0]表示取出标签为2的样本在第0个特征上的值，x[y== 2, 1]表示取出标签为2的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

Sorry, as an AI language model, I cannot generate a graph. However, the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1. The data points are plotted using their first and second feature values, which are stored in the first and second columns of the array 'x'.

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