plt.plot(centroids[i][0], centroids[i][1], mark[i]) 设置形状大小 形状的边框线宽

同样，`plt.plot()`函数也可以使用`markersize`参数来设置形状的大小，使用`linewidth`参数来设置形状的边框线宽。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, marker='^', color='green', markersize=10, linewidth=2)

plt.show()

这个例子会在折线图中绘制绿色的上三角形，大小为10，边框线宽为2。注意，在使用`plt.plot()`函数绘制带标记的折线图时，需要把标记放在颜色参数的后面。

如果要在`plt.plot()`函数中绘制不同形状的点，可以使用`marker`参数和`linestyle`参数组合来实现。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, marker='^', linestyle='-', color='green', markersize=10, linewidth=2)

plt.show()

这个例子会在折线图中绘制绿色的上三角形，大小为10，边框线宽为2，同时使用实线连接各个点。`linestyle`参数可以设置为不同的线条样式，例如`'-'`表示实线，`'--'`表示虚线，`':'`表示点线等等。

相关问题

plt.plot(centroids[i][0], centroids[i][1], mark[i]) 设置形状大小

可以使用`markersize`参数来设置形状的大小。这个参数需要传入一个数字，表示形状的大小。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, marker='^', color='green', markersize=10)

plt.show()

这个例子会在散点图中绘制绿色的上三角形，大小为10。同样，`markersize`参数也可以用在`plt.plot()`函数中，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, marker='^', color='green', markersize=10)

plt.show()

这个例子会在折线图中绘制绿色的上三角形，大小为10。注意，在使用`plt.plot()`函数绘制带标记的折线图时，需要把标记放在颜色参数的后面。

解释代码for i in range(k): plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i]) plt.show()

这段代码是用于在数据可视化中绘制聚类中心点的图示效果。其中，k代表聚类的数量，centroids是一个k行2列的矩阵，每一行代表一个聚类中心的坐标。mark是一个字符串列表，代表每个聚类中心的形状和颜色。

通过for循环遍历每一个聚类中心，使用plt.plot()方法绘制出每个中心点的图形，然后用plt.show()方法展示出来。这样我们就能直观地观察到聚类中心点的位置和分布情况。