plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=Y,s=20)解释代码意思
时间: 2024-01-14 15:03:08 浏览: 31
这段代码使用了 matplotlib 库中的 scatter 函数,用于绘制散点图。具体解释如下:
- x_pca[:,0] 和 x_pca[:,1] 分别表示二维数据的两个维度,这里假设数据已经进行了 PCA 降维处理;
- c=Y 表示散点的颜色取决于标签 Y 的取值,不同标签的点会用不同的颜色进行区分;
- s=20 表示散点的大小为 20 个像素点。
因此,这段代码的作用是将经过 PCA 降维后的数据在二维平面上用不同颜色的小圆点进行可视化展示,不同颜色的点代表不同的标签。
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plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)
您想要绘制多个散点图,每个散点图使用不同的颜色映射。您可以按照以下代码进行绘制:
```python
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码会按照您指定的不同颜色映射绘制多个散点图,并在图例中显示相应的标签。
plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=y,s=20)如何知道有多少颜色
在执行 `plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=y,s=20)` 这段代码时,会根据标签 y 中不同的取值来自动确定有多少种颜色。具体来说,plt.scatter 函数会将 y 中不同的标签取值映射到不同的颜色上,比如 y 中有 3 种不同的取值,那么 plt.scatter 函数就会自动使用 3 种不同的颜色进行绘制,每种颜色代表一种不同的标签。在绘制完成后,可以通过调用 `plt.colorbar()` 函数来添加一个颜色条,从而更加清晰地看到每种颜色所代表的标签取值范围。