plt.scatter(X[pos[:,0],1],X[pos[:,0],2],c="r",marker="+",label="Admitted")

### 回答1：
这行代码是用来画散点图的，其中：

- X 是数据集，假设它有两个特征，即 X[:,1] 和 X[:,2]。
- pos 是一个布尔型的数组，用于选出正类（即标签为1）的样本，pos[:,0] 表示选出第一列为 True 的行。
- X[pos[:,0],1] 表示选出正类样本在第一列特征上的取值。
- X[pos[:,0],2] 表示选出正类样本在第二列特征上的取值。
- c="r" 表示将正类样本用红色表示。
- marker="+" 表示用 + 号表示正类样本。
- label="Admitted" 表示正类样本的标签为 Admitted。

所以，这行代码的作用是将正类样本在特征空间中的分布可视化出来。

### 回答2：
这段代码是使用 matplotlib 库中的 scatter 函数在二维坐标系上绘制散点图，并使用不同的颜色和标记来展示已录取的数据点。

具体来说，代码中的 X 是一个二维数组，其中包含了所有的样本数据。pos 是一个索引数组，用于筛选出已录取的数据点在 X 中的位置。

plt.scatter 函数有四个参数，第一个是 x 坐标（X[pos[:,0],1]），表示选择已录取数据点的第一个特征在 x 轴上的取值；第二个是 y 坐标（X[pos[:,0],2]），表示选择已录取数据点的第二个特征在 y 轴上的取值。这样就可以在二维坐标系上将已录取的数据点进行可视化。

第三个参数是 c，表示散点的颜色，这里设置为 "r"，即红色。

第四个参数是 marker，表示散点的标记，这里设置为空格字符串 " "，即没有标记。

最后，label 参数用于为已录取的数据点标识一个标签（Admitted），方便在图例中展示。

总的来说，这段代码的目的是通过散点图展示已录取数据点在二维坐标系中的分布情况，并用红色的圆点表示。

### 回答3：
这段代码是使用matplotlib.pyplot库的scatter函数绘制散点图。scatter函数用于绘制二维图形，其中X为输入数据，pos[:,0]表示选择X的第一列作为x轴的数据，而pos[:,0]表示选择X的第二列作为y轴的数据。

在这段代码中，X[pos[:,0],1]表示选择被标记为正样本的数据的x坐标值，X[pos[:,0],2]表示选择被标记为正样本的数据的y坐标值。通过设置c="r"，将正样本的图标颜色设置为红色。设置marker=" "用于指定正样本的图标为空白，即没有具体的形状。

同时，通过设置label="Admitted"可以指定正样本的标签为"Admitted"，用于图例显示。

总之，这段代码是用于绘制被标记为正样本的散点图，其中红色的点表示正样本，没有具体的形状。在绘制图像时，还会在图例中显示"Admitted"作为正样本的标签。