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：

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。