ax.scatter(X_reduced[:, 1],X_reduced[:, 2],X_reduced[:, 3],c=y,cmap=plt.cm.Set1,edgecolor='w',s=40)

这段代码使用了 Matplotlib 的 scatter 方法来绘制一个三维散点图，其中 X_reduced 为降维后的数据矩阵，y 为对应的标签向量。具体来说，X_reduced[:, 1]、X_reduced[:, 2] 和 X_reduced[:, 3] 分别表示数据在三个降维后的维度上的取值，c=y 表示用标签向量 y 的取值来表示每个数据点的颜色，cmap=plt.cm.Set1 表示使用 Set1 颜色映射来进行颜色填充，edgecolor='w' 表示边缘颜色为白色，s=40 表示散点的大小为 40。

相关问题

# 将数组转换为 DataFrame df2 = pd.DataFrame(ytest, columns=['C']) df1 = pd.DataFrame(test_predicted, columns=['C']) # 合并DataFrame result = pd.concat([df1, df2], axis=1) from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制预测值和真实值的空间曲面 ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df1'], c='r', label='df1') ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df2'], c='b', label='df2') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Value') # 添加图例 ax.legend() # 显示图形 plt.show()

你的代码中出现了一些问题。根据你的代码，我假设`X_reduced`是经过降维后的二维特征，`result`是合并了预测值和真实值的DataFrame。

以下是对你的代码进行修正的部分：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制预测值和真实值的空间曲面
ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['C_x'], c='r', label='df1')
ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['C_y'], c='b', label='df2')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Value')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

修改后的代码中，`result['df1']`和`result['df2']`被修改为`result['C_x']`和`result['C_y']`，以匹配DataFrame中的列名。同时，你需要确保`X_reduced`、`result['C_x']`和`result['C_y']`具有相同的长度。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体数据和需求进行适当调整。希望这对你有所帮助！

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

好的，这段代码存在两个问题：

1. 第一行代码中的 import 语句和第二行代码中的 from 语句应该分开写，中间需要加上换行符。
2. 代码中缺少对 pandas 和 matplotlib 库的导入语句。

您可以尝试使用以下修正后的代码来运行：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

df = pd.read_csv("iris.csv")

pca = PCA(n_components=2)
X = df.iloc[:, :-1].values
Y = df.iloc[:, -1].values
X_reduced = pca.fit_transform(X)

plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y)
plt.show()

df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"])
df_reduced["label"] = Y
df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)

如果您还有问题，请随时提出。