fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(data_test['X'], data_test['Y'], c=data_test['Label']) ax.plot(x0, y0, c="grey")

这段代码使用了Matplotlib库来绘制散点图和一条灰色的线。其中，fig是一个Figure对象，用于创建一个新的绘图窗口。ax是一个Axes对象，用于在Figure上添加子图。add_subplot()方法用于创建一个1行1列的子图，其位置为(1,1)。scatter()方法用于绘制散点图，其中X和Y是数据集中的两个特征，Label是标签，用于给不同类别的点赋予不同的颜色。plot()方法用于绘制一条灰色的线，其中x0和y0是线的横坐标和纵坐标的数据。

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fig = plt. figure() ax = fig. add_subplot(1, 1, 1) ax. scatter(x_data, y_data}) plt. Ion() plt. show()

这段代码用于绘制散点图，其中x_data和y_data是数据点的横纵坐标。具体解释如下：

- fig = plt.figure() 创建一个空白的绘图窗口。
- ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) 创建一个子图，其中1表示子图的行数，1表示子图的列数，1表示子图的编号。
- ax.scatter(x_data, y_data) 在子图上绘制散点图，其中x_data和y_data是数据点的横纵坐标。
- plt.ion() 打开交互模式。
- plt.show() 显示图形。

我想改变这段代码生成的点的颜色fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(data_test['X'],data_test['Y'],c=data_test['Label']) ax.plot(x0,y0,c="grey")

你可以在 `ax.scatter` 中指定点的颜色，例如将 `c` 的值改为一个颜色字符串或颜色列表，如下所示：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
colors = ['r' if label == 0 else 'b' for label in data_test['Label']]
ax.scatter(data_test['X'], data_test['Y'], c=colors)
ax.plot(x0, y0, c="grey")

在这个例子中，我们使用了一个简单的列表推导式来创建一个颜色列表 `colors`，其中 0 标签的点用红色表示，1 标签的点用蓝色表示。然后，我们将 `c` 的值设置为这个颜色列表。你可以根据需要自定义颜色列表。