plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap = cm_light) 有什么用

这行代码是用来绘制二维平面的分类区域，其中 x1 和 x2 是二维平面上的坐标，grid_hat 是对每个坐标点的预测结果，cmap = cm_light 是设置颜色映射，使得不同的分类区域用不同的颜色来表示。plt.pcolormesh() 函数会根据预测结果 grid_hat 绘制出不同颜色的区域，从而帮助我们直观地观察分类效果。

相关问题

y_show_hat = model.predict(x_show) print(y_show_hat.shape) print(y_show_hat) y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape) print(y_show_hat) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light) plt.scatter(x_test[0], x_test[1], c=y_test.ravel(), edgecolors='k', s=100, zorder=10, cmap=cm_dark, marker='*') plt.scatter(x[0], x[1], c=y.ravel(), edgecolors='k', s=20, cmap=cm_dark)

这段代码是一个简单的分类模型的可视化过程。首先，通过模型 `model` 的 `predict` 方法对输入数据 `x_show` 进行预测，得到预测结果 `y_show_hat`。然后，打印出 `y_show_hat` 的形状和值。

接下来，将 `y_show_hat` 重新调整形状为与 `x1` 相同，并打印出调整后的 `y_show_hat`。这一步是为了将预测结果与输入数据的网格形状对应起来。

然后，创建一个新的图表，设置背景色为白色。使用 `plt.pcolormesh` 方法绘制分类结果的颜色填充图，其中 `x1` 和 `x2` 是输入数据的网格坐标，`y_show_hat` 是预测结果，颜色映射使用之前定义的 `cm_light`。

接着，使用 `plt.scatter` 方法绘制测试数据点的散点图，其中 `x_test[0]` 和 `x_test[1]` 是测试数据的坐标，`y_test.ravel()` 是测试数据的真实标签，边缘颜色为黑色，大小为100，层次为10，颜色映射使用之前定义的 `cm_dark`，标记形状为星号。

最后，使用 `plt.scatter` 方法绘制训练数据点的散点图，其中 `x[0]` 和 `x[1]` 是训练数据的坐标，`y.ravel()` 是训练数据的真实标签，边缘颜色为黑色，大小为20，颜色映射使用之前定义的 `cm_dark`。

这段代码的目的是将分类模型的预测结果以可视化的方式展示出来，并同时展示测试数据和训练数据的分布情况。

def drawPlot(title,x_train,x_test,y_train,y_test): N,M=500,500 x1_min,x2_min=x_train.min() x1_max,x2_max=x_train.max() t1=np.linspace(x1_min,x1_max,N) t2=np.linspace(x2_min,x2_max,M) x1,x2=np.meshgrid(t1,t2) x_show=np.stack((x1.flat,x2.flat),axis=1) y_hat=model.predict(x_show) y_hat=y_hat.reshape(x1.shape) cm_light=mpl.colors.ListedColormap(['#F2F2C2','#E00E00','#FFFFFF']) cm_dark=mpl.colors.ListedColormap(['#FFFFFF','#000000','#CCCCCC']) plt.figure(figsize=(3,2.5),facecolor='w') plt.contour(x1,x2,y_hat,colors='k',levels=[0,1],antialiased=True,linewidths=1) plt.pcolormesh(x1,x2,y_hat,cmap=cm_light) plt.scatter(x_train[0],x_train[1],c=y_train,s=20,edgecolors='k',cmap=cm_dark,label='训练集') plt.scatter(x_test[0],x_test[1],c=y_test,s=80,marker='*',edgecolors='k',cmap=cm_dark,label='测试集') plt.xlabel('花萼长度',fontsize=9) plt.ylabel('花萼宽度',fontsize=9) plt.xlim(x1_min,x1_max) plt.ylim(x2_min,x2_max) plt.grid(b=True,ls=':',color='#606060') plt.suptitle(title,fontsize=8) plt.tight_layout(1,rect=(0,0,1,0.94)) plt.show()报错TypeError: tight_layout() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 1 keyword-only argument) were given

这个错误是因为 tight_layout() 这个函数需要传入一个子图布局的矩形参数，但是在这里没有给定。你可以将代码中的 plt.tight_layout(1,rect=(0,0,1,0.94)) 修改为 plt.tight_layout(rect=(0,0,1,0.94))，这样就可以解决这个问题了。