plt.scatter(df['Depth'], df['ROP'], label = 'Original',c='g',s=30)
时间: 2023-10-23 17:50:09 浏览: 32
这段代码使用 Matplotlib 的 scatter 函数在散点图上绘制了数据框 df 中 'Depth' 和 'ROP' 两列的关系,其中 'Depth' 作为 x 轴,'ROP' 作为 y 轴。参数 label 设置图例标签为 "Original",c 设置散点的颜色为绿色,s 设置散点的大小为 30。
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fig = plt.figure(figsize=(8,6)) plt.scatter(df[df['labels']==slow]['aveSpeed'], df[df['labels']==slow]['stopNum'], label='缓行', color='darkorange') plt.scatter(df[df['labels']==clear]['aveSpeed'], df[df['labels']==clear]['stopNum'], label='畅通', color='darkgreen') plt.scatter(df[df['labels']==congested]['aveSpeed'], df[df['labels']==congested]['stopNum'], label='拥堵', color='darkblue') plt.scatter(df[df['labels']==fast]['aveSpeed'], df[df['labels']==congested]['stopNum'], label='较快', color='darkred') plt.tick_params(labelsize=18) plt.xlabel('速度',fontsize=20) plt.ylabel('停车次数',fontsize=20) plt.legend(fontsize=18, loc='upper right') plt.savefig('k-means.png')
这段代码使用Matplotlib绘制了一个散点图,其中横轴为速度`aveSpeed`,纵轴为停车次数`stopNum`。散点图中每个点的颜色代表了数据点所属的不同状态,包括拥堵、畅通、缓行和较快四种状态。
上述代码中第四个`plt.scatter`函数调用有一个小错误,应该将其选中的数据集的标签改为`fast`,而不是`congested`,修正后的代码如下:
```python
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(df[df['labels']==slow]['aveSpeed'], df[df['labels']==slow]['stopNum'], label='缓行', color='darkorange')
plt.scatter(df[df['labels']==clear]['aveSpeed'], df[df['labels']==clear]['stopNum'], label='畅通', color='darkgreen')
plt.scatter(df[df['labels']==congested]['aveSpeed'], df[df['labels']==congested]['stopNum'], label='拥堵', color='darkblue')
plt.scatter(df[df['labels']==fast]['aveSpeed'], df[df['labels']==fast]['stopNum'], label='较快', color='darkred')
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.xlabel('速度',fontsize=20)
plt.ylabel('停车次数',fontsize=20)
plt.legend(fontsize=18, loc='upper right')
plt.savefig('k-means.png')
```
希望这个修改能够解决您的问题。
注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])
# 绘制散点图,其中x为样本特征,y为样本标签
# 绘制标签为0的样本的散点图,x[y== 0, 0]表示取出标签为0的样本在第0个特征上的值,x[y== 0, 1]表示取出标签为0的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1])
# 绘制标签为1的样本的散点图,x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值,x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1])
# 绘制标签为2的样本的散点图,x[y== 2, 0]表示取出标签为2的样本在第0个特征上的值,x[y== 2, 1]表示取出标签为2的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])