使用sklearn创建ai绘图功能

`sklearn` 库并不是专门用于绘图的库，而是用于机器学习的库。但是，您可以使用 `sklearn` 中的一些模型来创建一些简单的可视化效果。

例如，您可以使用 `LinearRegression` 模型来拟合一个线性函数，并使用 `matplotlib` 库来绘制该函数的图形。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7])

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(x, y)

# 预测新的数据
x_new = np.array([7, 8, 9]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)

# 绘制图形
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x_new, y_new, color='red')
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一些输入数据 `x` 和目标数据 `y`。然后，我们使用 `LinearRegression` 模型来拟合数据，并使用 `predict` 方法来预测新的数据。最后，我们使用 `matplotlib` 库来绘制数据点和拟合的线性函数。

当然，这只是一个简单的示例，您可以使用更复杂的模型和更高级的绘图库来创建更复杂的可视化效果。