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 16:05:17 浏览: 183
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测试用，测试用，以后备用

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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Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法

plt.scatter(x[i], y[i], color='b') # 绘制空心圆标记 plt.scatter(x[i], y[i], color='', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 显示图形 plt.show() #### 四、参数详解 1. **color/c**: 指定点的...

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

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=...

import matplotlib.pyplot as plt import xlutils import openpyxl import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets wk = openpyxl.load_workbook("D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xlsx") ws = wk.active data= xlrd.open_workbook('D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xls') worksheet = data.sheet_by_name("Sheet1") X = data[:, :2] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape) # 绘制数据分布图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show() estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 # 绘制k-means结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] x2 = X[label_pred == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show()

- 第27至35行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类结果以不同颜色的散点图展示在坐标系中，其中 label0、label1、label2 分别表示聚类结果的三个簇（注意：应该使用 np.array(X)[label_pred == 0] 将标签应用到...

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') # 绘制第一类样本的散点图 plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') # 绘制第二类样本的散点图 plt.ylabel...

colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i in range(len(np.unique(y_pred))): color = colors[i] marker = markers[i] class_name = iris.target_names[i] mask = np.zeros_like(y_pred, dtype=bool) for j in range(len(y_pred)): if y_pred[j] == i: mask[j] = True plt.scatter(X_test[mask, 0], X_test[mask, 1], color=color, marker=marker, label=class_name) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()什么意思

这段代码是用于在二维平面上绘制分类结果的散点图...最后，通过plt.legend()函数添加图例，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置x轴和y轴的标签，plt.show()函数显示图形。该图形可以帮助我们直观地了解模型的分类效果。

from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 创建KNN分类器，K=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = knn.score(X_test, y_test) print("准确率为：", accuracy) # 绘制分类分布结果的二维图 colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i, color, marker in zip(np.unique(y_pred), colors, markers): plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=color, marker=marker, label=iris.target_names[i]) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()

这段代码使用了scikit-learn库中的K近邻算法实现对鸢尾花数据集的分类。首先，通过导入数据集并将其分为训练集和测试集。然后创建了一个KNeighborsClassifier对象，其中传递参数n_neighbors=3表示使用3个邻居来进行...

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

这是由于 Matplotlib ... plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], label=iris.target_names[i]) plt.legend() plt.show() 这样就不会再出现警告了。

plt.scatter(x[label_pred==0,0],x[label_pred==0,1], c='blue', marker='s', label='葡萄酒1',s=160)

这段代码使用了 matplotlib 库的 scatter 函数来绘制散点图...c 参数指定了散点的颜色，marker 参数指定了散点的形状，这里使用了正方形作为形状。label 参数是图例上显示的标签，s 参数指定了散点的大小。

data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) plt.show()改成三列数据分析

ax.scatter(data['X1'], data['X2'], data['Y'], c='blue', marker='o') ax.plot_trisurf(data['X1'], data['X2'], y_pred.flatten(), color='red', alpha=0.5) ax.set_xlabel('Independent Variable 1') ax.set_...

使用以下代码生成数据集 def generate_data(): import numpy as np # 生成正类和负类数据点各100个，每个数据点有两个特征X1和X2 positive_class = np.random.normal(loc=[0.5, 0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) negative_class = np.random.normal(loc=[-0.5, -0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) # 向正类数据点添加噪声 positive_noise = np.random.normal(loc=[1., 1], scale=[1, 1], size=(10, 2)) positive_class = np.concatenate([positive_class, positive_noise], axis=0) # 向负类数据点添加噪声 negative_noise = np.random.normal(loc=[-1.5, -1.5], scale=[1, 1], size=(10, 2)) negative_class = np.concatenate([negative_class, negative_noise], axis=0) # 将正类和负类数据点组合成一个数据集 X = np.concatenate([positive_class, negative_class], axis=0) # 创建标签y，其中前110个数据点为正类，后110个数据点为负类 y = np.concatenate([np.ones(110), np.zeros(110)]) return X, y 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用合适的比例对数据集进行划分 4. 使用感知机模型，调整参数，使模型在测试集上准确率大于0.8 5. 绘制test数据集 6. 绘制在test集上的预测结果

plt.scatter(X_test[misclassified, 0], X_test[misclassified, 1], marker='x', s=100, c='k', label='Misclassified') plt.xlabel('X1') plt.ylabel('X2') plt.legend() plt.show() 这段代码会生成一个散点...

已知分类预测值y_pred以及标签y_test,画出他们两个的散点图

plt.scatter(y_test, y_pred, c='r', alpha=0.7, marker='o') # 使用红色圆点表示 plt.xlabel('真实标签 (y_test)') plt.ylabel('预测值 (y_pred)') plt.title('真实标签与预测值的散点图') # 显示图像 plt.show() ...

实验目的： 会用Python创建KMeans聚类分析模型； 使用KMeans模型对航空公司客户价值进行聚类分析； 会对聚类结果进行分析。 实验内容： 使用sklearn.cluester的KMeans类对航空公司客户数据进行聚类分析，把乘客分到不同的类别中。 数据集：air_data.csv 数据集大小：62052条不重复数据 原数据有40个属性，为了大家训练模型方便，本实验使用预处理后的标准化数据，该数据有5个属性。 数据说明： ZL：入会至当前时长，反应可能的活跃时间 ZR：最近消费时间间隔，反应最近一段时间活跃程度 ZF：消费频次，反应客户忠诚度 ZM：消费里程总额，反应客户对乘机的依赖程度 ZC：舱位等级对应折扣系数，一般舱位等级越高，折扣系数越大 载入训练数据、显示读入数据的前5行 训练KMeans聚类模型，把数据聚成5类 from sklearn.cluster import KMeans k = 5 model = … KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=5, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',random_state=None, tol=0.0001,verbose=0) 检查每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点，统计聚类个数及中心点 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图，并按统一类别把聚类中心用线连接起来 分析聚类结果

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=300, marker='*', c='red') plt.title('KMeans Clustering') plt.xlabel('ZL') plt.ylabel('ZR') plt.show() # 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图 fig, ax = plt...

1.生成聚类数据集：样本数>500,4个聚类 2.对样本做归一化处理 3.划分测试训练样本集 3.选用伯努利，高斯，多项式朴素贝叶斯算法 4，画图展示分类结果

好的，以下是针对你的问题的解答： 1. 生成聚类数据集：可以使用make_blobs()... plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis', marker='x') plt.show() 希望这些代码能对你有所帮助！

基于欧式距离，建立一个 k 近邻分类器利用下列语句建立训练数据集 X_train1、X_labels1 和测试数据集 Y_test1 作为测试数据集 1，验证建立的 k 近邻分类器性能： X_train1=np.array([[1.1,2.1],[1.2,0.1],[0.1,1.4],[0.3,3.5], [1.1,1.0],[0.5,1.5]]) ; X_labels1 = np.array(['A','A','B','B','A','B']) ; Y_test1 = np.array([[1.0,2.1],[0.4,2.0]]) ;利用建立的 k 近邻分类器对测试数据集进 行分类，输出分类结果，并且进行数据可视化，将标题命名为学号，验证分类 结果是否正确

plt.scatter(Y_test1[:, 0], Y_test1[:, 1], c=Y_pred1, marker='x') plt.title('2021012345') plt.show() 运行结果如下： ['A' 'B'] 从结果可以看出，测试数据集中的第一个样本被分类为 A 类，第二...

基于欧式距离，建立一个 k 近邻分类器；利用下列语句建立训练数据集 X_train1、X_labels1 和测试数据集 Y_test1 作为测试数据集 1，验证建立的 k 近邻分类器性能： X_train1=np.array([[1.1,2.1],[1.2,0.1],[0.1,1.4],[0.3,3.5], [1.1,1.0],[0.5,1.5]]) ; X_labels1 = np.array(['A','A','B','B','A','B']) ; Y_test1 = np.array([[1.0,2.1],[0.4,2.0]]) ;建立一个测试数据集 1，利用建立的 k 近邻分类器对测试数据集进 行分类，输出分类结果，并且进行数据可视化，将标题命名为学号，验证分类 结果是否正确。

plt.scatter(Y_test1[:, 0], Y_test1[:, 1], c=y_pred, marker='x') plt.title("181220164 KNN分类结果") plt.show() 执行上述代码，输出的结果为： 分类结果： ['A' 'B'] 可以看到，第一个测试样本...

已知数据集为用X,Y = make_moons(n_samples=400,shuffle=True,noise=0.1,random_state=136)，其标签为0或1。用手写K-Means++算法进行模型构建，写出代码。并绘制聚类结果的散点图，写出代码。并分别用轮廓系数和准确率进行评估。写出代码

ax.scatter(kmeans.centers[:, 0], kmeans.centers[:, 1], marker='*', s=200, c='black', label='Centroids') ax.set_xlabel('Feature 1') ax.set_ylabel('Feature 2') ax.set_title('KMeans++ Clustering Result')...

A11Data,mat中共有九种类别的数据，每种类别包含1000个样本，每个样本数据的维度是256维，即9000*256。label,mat中包含A11Data对应的标签，数值范围是从0-9，即第一类数据的对应的标签为0，第二类数据对应的标签为1...以此类推。作业要求如下：。总体要求：选择两类数据与其对应的标签作为训练数据和训练标签，训练-个SVM模型，并用测试数据测试模型分类的准确率。具体如下：。1.对于A11Data中的数据，选择其中两类数据作为训练数据，同时选择对应的标签。如：选择第1和第3类数据作为训练数据，则标签应该为0和2。。2.对于每类训练数据，随机选取200-个样本作为训练数据，存放在变量名为Xtrain的变量中；随机选取100个样本作为测试数据，存放在变量名为Xtest的变量中。即Xtrain和Xtest的数据维度分别是400*256和200*256。*3.对于标签，每类样本选择200个标签作为训练样本对应的标签，存放在变量名为Ytrain的变量中；同时每类样本选择100个标签作为测试样本的标签，变量名为Ytest。"4.使用Xtrain和Ytrain.训练SVM模型，并用Xtest和Ytest进行测试。核函数自选。。5.尝试对分类结果进行可视化，要求可视化图包含样本点、超平面、支

ax.scatter(X_test_vis[:, 0], X_test_vis[:, 1], X_test_vis[:, 2], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') ax.set_xlabel('Dimension 1') ax.set_ylabel('Dimension 2') ax.set_zlabel('Dimension ...

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、...注意：代码中有一处错误，应将x[label_pred==1]改为X[label_pred==1]。

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

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为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。