解释以下代码：plt.plot() for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([100, 110]) plt.ylim([26, 33])

这段代码使用了 Python 的 Matplotlib 库来绘制散点图。具体解释如下：

1. `plt.plot()`：是 Matplotlib 库中用于绘制线条和散点图的函数。

2. `for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_):`：这是一个 for 循环，其中 `enumerate()` 函数用于同时获取列表中元素的索引和值。`kmeans_model.labels_` 是 K-Means 聚类算法中每一个样本点所属的簇标签。

3. `plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None')`：这一行代码使用 `plt.plot()` 函数来绘制散点图。`x1[i]` 和 `x2[i]` 分别是第 i 个样本点的两个特征值，`colors[l]` 和 `markers[l]` 分别表示第 l 个簇的颜色和标记类型。 `ls='None'` 表示不画线，只画点。

4. `plt.xlim([100, 110])` 和 `plt.ylim([26, 33])`：这两行代码用于设置 X 轴和 Y 轴的取值范围。

综上所述，这段代码的作用是绘制 K-Means 聚类算法的结果，将每个样本点根据其所属的簇标签用不同的颜色和标记类型表示出来，并且设置 X 轴和 Y 轴的取值范围。