python 中的散点函数如何用于绘制图形
how scatter function work in python for plotting graph
分散函数在这里是如何工作的？我想知道 c=Y 是什么意思，下面代码中的 X[:,0] 和 X[:,1] 是什么。
#make_blob is data set
X, Y = make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.40)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, s=50, cmap='spring')
plt.show()
假设 make_blobs 指的是 sklearn.datasets.make_blobs:
X 表示特征数据集，Y 表示相应的标签（目标）。因此，X 中的每一列代表一个特征。
X[:, 0] 以 [row, column] 的形式对 X 执行索引，其中 : 表示 "everything"。因此，组合表达式表示"take every row from X in the column with index 0"（即第一列）。
类似地，X[:, 1] 从第二列的 X 中获取每一行。
这些可以一起作为散点图的 x 和 y 坐标。
传递 c=Y 告诉函数您希望根据 Y 的相应值对点进行着色。因此，所有 Y=0 的点都是一种颜色，所有 Y=1 的点都是另一种颜色。
分散函数在这里是如何工作的？我想知道 c=Y 是什么意思，下面代码中的 X[:,0] 和 X[:,1] 是什么。
#make_blob is data set
X, Y = make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.40)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, s=50, cmap='spring')
plt.show()
假设 make_blobs 指的是 sklearn.datasets.make_blobs:
X 表示特征数据集，Y 表示相应的标签（目标）。因此，X 中的每一列代表一个特征。
X[:, 0] 以 [row, column] 的形式对 X 执行索引，其中 : 表示 "everything"。因此，组合表达式表示"take every row from X in the column with index 0"（即第一列）。
类似地，X[:, 1] 从第二列的 X 中获取每一行。
这些可以一起作为散点图的 x 和 y 坐标。
传递 c=Y 告诉函数您希望根据 Y 的相应值对点进行着色。因此，所有 Y=0 的点都是一种颜色，所有 Y=1 的点都是另一种颜色。