plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b') plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')什么意思
时间: 2024-02-02 21:05:17 浏览: 29
这段代码是使用Matplotlib绘制散点图来展示模型预测结果和真实标签结果。
`plt.scatter()`是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。其中第一个参数是x轴数据,第二个参数是y轴数据,`marker`参数指定散点的形状,`c`参数指定散点的颜色。
第一行代码`plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b')`中,`test_pred[:, 0]`表示取二维数组`test_pred`中所有行的第一列数据,`test_pred[:, 1]`表示取所有行的第二列数据,这两个数据分别作为x轴和y轴数据绘制蓝色的散点图,代表模型的预测结果。
第二行代码`plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')`中,`test_label[:, 0]`和`test_label[:, 1]`也分别表示二维数组`test_label`中所有行的第一列和第二列数据,这两个数据同样作为x轴和y轴数据绘制红色的散点图,代表真实标签结果。
通过比较蓝色和红色的散点图,可以直观地了解模型预测结果和真实标签结果之间的差异。
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KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率:%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码
以下是对每一行代码的注释:
```python
# 初始化 KNN 模型
KNN = KNearestNeighbor()
# 使用训练集数据进行模型训练
KNN.train(X_train, y_train)
# 使用测试集数据进行预测,并指定 k=6
y_pred = KNN.predict(X_test, k=6)
# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
# 绘制散点图,展示不同种类的花的数据分布
plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train')
plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train')
plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train')
plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test')
plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test')
plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test')
# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('petal length')
# 显示图例,并设置其位置
plt.legend(loc = 4)
# 显示图形
plt.show()
```
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,2:] KMeans1 =KMeans(n_clusters=3) KMeans1.fit(X) label_pred=KMeans1.labels_ x0 =X[label_pred==0] x1 =x[label_pred==1] x2=x[label_pred==2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="r", marker='D', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="g", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x3[:, 1], c="b", marker='+', label='label2') plt.xlabel('petal length') plt.ylabel('petal width') plt.legend() plt.show()
这段代码使用了KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类,并将聚类结果可视化。具体步骤如下:
1. 载入必要的Python库:matplotlib.pyplot、sklearn.cluster和sklearn.datasets。
2. 载入iris数据集。
3. 选取iris数据集中的第3列和第4列作为特征,将其存储在X中。
4. 初始化KMeans聚类算法,设置聚类数为3个。
5. 对选取的特征进行聚类。
6. 得到聚类标签。
7. 根据聚类标签将数据集分成三个簇。
8. 使用matplotlib.pyplot库将每个簇可视化。其中,x0、x1和x2是分别代表三个簇的二维坐标点集,用不同颜色和形状的散点图表示。
9. 添加x轴和y轴的标签,以及图例。
10. 显示图像。
注意:代码中有一处错误,应将x[label_pred==1]改为X[label_pred==1]。