plt.scatter(data1.iloc[:, 0][target==0], data1.iloc[:, 1][target==0], label=target_names[0])
时间: 2023-12-24 20:02:19 浏览: 30
这是一行Python代码,使用Matplotlib库中的scatter函数绘制散点图。其中,data1是一个数据集,通过iloc方法选择第一列和第二列作为x轴和y轴的数据;target是一个标签数组,根据标签值为0或1来选择散点的颜色;label参数用于设置图例的标签名,target_names是一个标签名数组。
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plt.scatter(data.iloc[:, 2], data.iloc[:, 1], c=kmeans_labels)
这是一个使用matplotlib库中scatter函数进行散点图绘制的代码片段。其中,"data"是一个pandas DataFrame,".iloc[:, 2]"选取了所有行的第三列作为x轴数据,".iloc[:, 1]"选取了所有行的第二列作为y轴数据,"c=kmeans_labels"表示将k-means聚类算法的标签作为颜色参数来区分不同的数据点。
plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'
抱歉,我的回答中有误。`X`在这里是一个`numpy.ndarray`对象,因此不能使用`iloc`方法。正确的可视化代码应该是:
```python
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title('Clustering Results')
plt.show()
```
这里使用`X[:, 0]`和`X[:, 1]`分别表示`X`矩阵中的第一列和第二列,将它们作为横纵坐标进行可视化。