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plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c = y, alpha=.4) plt.legend(np.unique(y)) 只显示1个图例

时间: 2024-02-19 07:58:18 浏览: 101
这是因为 `plt.legend()` 函数只有一个参数 `np.unique(y)`，它返回的是 y 数组中所有唯一值的列表。因此，`plt.legend()` 只会显示一个图例，即 y 数组中所有唯一值的列表。 如果想要为每个唯一的 y 值都显示一个图例，可以使用循环来逐个添加图例。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X = np.random.randn(100, 2) y = np.random.randint(0, 3, 100) for label in np.unique(y): plt.scatter(X[:, 0][y == label], X[:, 1][y == label], label=label, alpha=0.4) plt.legend() plt.show() ``` 这段代码会为每个唯一的 y 值都添加一个图例。其中，`np.unique(y)` 返回的是 y 数组中所有唯一值的列表，循环中的 `label` 变量依次取值于该列表中的每个值。在 `plt.scatter()` 函数中，我们使用 `label` 参数来指定当前点的图例标签，这样每个唯一的 y 值都对应一个图例标签。最后，我们使用 `plt.legend()` 函数来添加图例，它会自动将所有指定的标签添加到图例中。
相关问题

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

您想要绘制多个散点图，每个散点图使用不同的颜色映射。您可以按照以下代码进行绘制： ```python plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3) plt.legend() plt.show() ``` 这段代码会按照您指定的不同颜色映射绘制多个散点图，并在图例中显示相应的标签。

运行这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征 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=.3, random_state=42) # 训练KNN模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) # 可视化训练集和测试集 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show() # 可视化KNN分类结果 plt.figure(figsize=(10, 6)) h = .02 # 网格步长 x_min, x_max = X[:, ].min() - .5, X[:, ].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='viridis', alpha=.5) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 sklearn 库中的 KNN 算法对鸢尾花数据集进行分类，并将训练集和测试集的结果进行可视化展示。 首先，加载鸢尾花数据集，并只使用前两个特征进行分类。然后，将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的 30%。 接下来，使用 KNN 算法对训练集进行拟合，并可视化训练集和测试集的散点图，其中样本点的颜色表示其所属的类别。 最后，使用 KNN 算法对整个特征空间进行分类，并用等高线图展示分类结果，同时也将训练集和测试集的散点图进行可视化展示。
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最近包装 传单的简单图例控件。 调用GetLegendGraphic网址并将其显示在传单控件中。 ＃＃用法 首先，创建控件并将其添加到地图： var options = { position:'topright' }; var legendTitle = "My beautiful legend"; var legendControl = L.control.legend(legendTitle, options); legendControl.addTo(map); 构造GetLegendGraphic网址： var url = "http://localhost:8080/geoserver/wms"; var legendGraphicOptions = { request:'GetLegendGraphic', version: '1.0.0',
text/x-c++

单例模式。只有一个实例。

发发发发发反反复反复反复反复反复反复反复反复反复反复反复反复反复

图例

生成代码图例

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x，y，z数据分析

ax.scatter(x, y, z, c='blue', marker='o') ax.plot_surface(x, y, z_pred.reshape(x.shape), color='red', alpha=0.5) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.show() 这段代码将数据...

# 绘制分类线 x1_min, x1_max = X[:, 1].min(), X[:, 1].max()#x的第一列 x2_min, x2_max = X[:, 2].min(), X[:, 2].max() xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max, 100), np.linspace(x2_min, x2_max, 100))#meshgrid将两个一维数组转化成两个二维数组，linespace生成100个等间距点 Z = sigmoid(np.c_[np.ones(xx1.ravel().shape[0]), xx1.ravel(), xx2.ravel()].dot(theta)) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) plt.scatter(X[y == 0, 1], X[y == 0, 2], c='b', marker='o', label='Not Overdue') plt.scatter(X[y == 1, 1], X[y == 1, 2], c='r', marker='x', label='Overdue') plt.xlabel('Debt') plt.ylabel('Income') plt.title('Logistic Regression Decision Boundary') plt.legend() plt.show()加注释

plt.scatter(X[y == 0, 1], X[y == 0, 2], # 选择标签为0的样本的x1和x2 c='b', # 蓝色标记 marker='o', # 圆形标记 label='Not Overdue') # 图例标签 # 绘制逾期样本（标签为1）的散点图 plt.scatter(X[y == 1,...

if analysis == "pca": # PCA Analysis pca = PCA(n_components=2) pca.fit(prep_data) pca_results = pca.transform(prep_data) pca_hat_results = pca.transform(prep_data_hat) # Plotting f, ax = plt.subplots(1) plt.scatter( pca_results[:, 0], pca_results[:, 1], c=colors[:anal_sample_no], alpha=0.2, label="Original", ) plt.scatter( pca_hat_results[:, 0], pca_hat_results[:, 1], c=colors[anal_sample_no:], alpha=0.2, label="Synthetic", ) ax.legend() plt.title("PCA plot") plt.xlabel("x-pca") plt.ylabel("y_pca") plt.show()

- 添加标题、X 轴和 Y 轴标签，并显示图像。 --- ### **2. 功能总结** 这段代码实现了以下目标： 1. **降维**：通过 PCA 将高维数据降到二维平面以便观察其分布特性。 2. **对比分析**：同时对原始数据和生成数据...

def visualize_lines(points, lines, show_original=True): """ 可视化函数 参数： points: 原始点云 lines: 合并后的直线列表 show_original: 是否显示原始点云 """ plt.figure(figsize=(10, 6)) if show_original: plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1], c='gray', alpha=0.3, label='原始点云') colors = ['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF', '#FF00FF'] for i, (a, b, c, inliers) in enumerate(lines): color = colors[i % len(colors)] plt.scatter(inliers[:, 0], inliers[:, 1], c=color, s=30, label=f'线段 {i + 1}', edgecolors='k') # 智能绘制直线 x_min, x_max = np.min(inliers[:, 0]), np.max(inliers[:, 0]) y_min, y_max = np.min(inliers[:, 1]), np.max(inliers[:, 1]) if np.abs(a) < 1e-6: # 水平线 y_val = -c / b plt.plot([x_min, x_max], [y_val, y_val], c=color, lw=2) elif np.abs(b) < 1e-6: # 垂直线 x_val = -c / a plt.plot([x_val, x_val], [y_min, y_max], c=color, lw=2) else: # 斜线 x_vals = np.array([x_min - 0.5, x_max + 0.5]) y_vals = (-a * x_vals - c) / b plt.plot(x_vals, y_vals, c=color, lw=2) plt.legend() plt.axis('equal') plt.show() 修改可视化代码，使他可以显示原始数据，和拟合直线的结果

plt.plot(x_vals, y_vals, c=color, lw=2.5, ls='--') # 图例与样式优化 plt.legend(loc='best', fontsize=9) # $$调整图例位置$$ plt.title('点云与直线拟合结果', fontsize=14) # $$新增标题$$ plt.xlabel...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_classification from imaplib.over_sampling import SMOTE,BorderlineSMOTE import pandas as pd X,y=make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.9,0.1], n_informative=2, n_repeated=0, n_redundant=0, flip_y=0, n_features=2,n_clusters_per_class=1, n_samples=500, random_state=42) data = pd.DataFrame(X) data['target'] = y print(data['target'].value_counts) print(data) plt.figure(figsize=(20,5)) plt.subplot(1,5,1) plt.scatter(X[y==0][:,0],X[y==0][:,1],label='Majority',alpha=0.5) plt.scatter(X[y==1][:,0],X[y==1][:,1],label='Majority',alpha=0.5) plt.title('Original data') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend() plt.show() #smote smote = SMOTE(random_state = 42) x_somte,y_smote = smote.fit_resample(X,y) # border_smote1 =BorderlineSMOTE(random_state = 42,kind='borderline-1') x_border1,y_border1 = border_smote1.fit_resmple(X,y) # border_smote2 =BorderlineSMOTE(random_state = 42,kind='borderline-2') x_border2,y_border2 = border_smote2.fit_resmple(X,y) # adasny=ADASYN(random_state = 42) x_adasny,y_adasny = border_smote2.fit_resmple(X,y)修改报错并写完4个图的可视化

plt.scatter(X[y==1][:, 0], X[y==1][:, 1], label='Minority', alpha=0.5) # 修正4：标签更正 plt.title('Original data') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend() # SMOTE过采样 smote = ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target print('Class labels:', np.unique(y)) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') if test_idx: # plot all samples X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='y', edgecolor='black', alpha=1.0, linewidth=1, marker='o', s=100, label='test set') forest = RandomForestClassifier(criterion='gini', n_estimators=20,#叠加20决策树 random_state=1, n_jobs=4)#多少随机数进行运算 forest.fit(X_train, y_train) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=forest, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300) plt.show()

其中，iris数据集是一个常用的分类数据集，包含了150个样本和4个特征，随机森林分类器是一种集成学习方法，可以用于分类和回归任务等。plot_decision_regions函数用于绘制分类区域的边界，通过将数据集分成训练集和...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征 y = iris.target # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建SVM分类器 clf = SVC(kernel='linear') # 可以选择不同的核函数，例如 'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid' clf.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 打印分类报告和混淆矩阵 print(classification_report(y_test, y_pred)) print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) # 可视化 plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, s=30, cmap='autumn', label='Train Data') plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, s=30, cmap='winter', label='Test Data') # 绘制决策边界 ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xlim[0], xlim[1], 100), np.linspace(ylim[0], ylim[1], 100)) Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contour(xx, yy, Z, colors='k', levels=[0], alpha=0.5) plt.title("SVM Decision Boundary") plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend() plt.show()将上述代码注释

plt.legend(*scatter.legend_elements(), title="类别") plt.xlabel("标准化特征1") plt.ylabel("标准化特征2") plt.title("SVM分类决策边界可视化（RBF核）") plt.colorbar(scatter, label="类别") plt.show() ...

predictions_num = 100 x_predictions = np.linspace(data_train.min(),data_train.max(),predictions_num).reshape(predictions_num, 1)#reshape改变数组形状 y_predictions = linear_regression.predict(x_predictions) plt.scatter(data_train,y_train,label='Train data') plt.scatter(data_test,y_test,label='test data') plt.plot(x_predictions,y_predictions,'r',label = 'Prediction') plt.xlabel("debt","income") plt.ylabel("overdue") plt.title('overdue') plt.legend() plt.show()现在是三维函数，修改这段代码

ax.scatter(data_train[:, 0], data_train[:, 1], y_train, c='b', marker='o', label='Train Data', depthshade=True) # 绘制测试数据（假设 data_test 格式相同） ax.scatter(data_test[:, 0], data_test[:, 1]...

import matplotlib.pyplot as plt def ZDT1(x): poplength = len(x) f = defaultdict(float) g = 1 + 9 * sum(x[1:poplength]) / (poplength - 1) f['f1'] = x[0] # 键名改为 'f1' f['f2'] = g * (1 - (x[0]/g)**0.5) # 键名改为 'f2' return f# 提取目标值（确保二维结构） pareto_obj = np.array([ [ind.objective['f1'], ind.objective['f2']] # 按新键名访问 for ind in pareto_front ]) # 绘制Pareto前沿 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter( pareto_obj[:, 0], # f1值 pareto_obj[:, 1], # f2值 c='blue', s=20, label='NSGA-II Pareto Front' ) plt.xlabel("Objective f1", fontsize=12) plt.ylabel("Objective f2", fontsize=12) plt.title("ZDT1 Pareto Front via NSGA-II", fontsize=14) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.legend() plt.show()代码报错plt.scatter(pareto_obj[:, 0],pareto_obj[:, 1], c='blue', s=20, label='Original NSGA-II') IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed，应该如何修改

plt.scatter(pareto_obj[:,0], pareto_obj[:,1], c='blue', s=20, label='Pareto Front') plt.xlabel('f1'), plt.ylabel('f2'), plt.title('ZDT1 Pareto Front'), plt.grid(True) plt.legend() plt.show() --- ...

def draw(x, y): y = y[0] x_po = x[np.where(y == 1)] x_ne = x[np.where(y == 0)] #绘制散点图 ax = plt.axes(projection = "3d") x_1 = x_po[0,:] y_1 = x_po[1,:] z_1 = x_po[2,:] x_2 = x_ne[0,:] y_2 = x_ne[1,:] z_2 = x_ne[2,:] #p = 0.5的面 a,b,c,d = w x = np.linspace(-3, 3, 3) y = np.linspace(-3, 3, 3) x_3, y_3 = np.meshgrid(x, y) z_3 = -(a * x_3 + b * y_3 +d) / c ax.scatter(x_1, y_1, z_1, c = "r", label = "Positive") ax.scatter(x_2, y_2, z_2, c = "b", label = "Negative") ax.plot_surface(x_3, y_3, z_3, alpha = 0.5) plt.legend() plt.show() draw(X_train, y_train)

具体来说，函数首先将标签y的第一个元素赋值给变量y，然后使用numpy库中的where函数，找出标签y中等于1的位置，将对应位置的数据x提取出来，存储在变量x_po中；同样地，找出标签y中等于0的位置，将对应位置的数据x...

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error N = 100 X, Y = make_regression(n_samples=N, n_features=1, random_state=123, noise=50, bias=0) # Y应为回归目标 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, train_size=0.85, random_state=123) plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.scatter(X_train, Y_train, s=20, label='训练集') # 修正3：修正变量名Y_trains -> Y_train plt.scatter(X_test, Y_test, s=20, marker='*', label='测试集') # 修正4：X_test替代X_train plt.title("100个样本观测点分布") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.legend() plt.show() modelLM = LinearRegression() modelLM.fit(X_train, Y_train) X_sorted = np.sort(X, axis=0) fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 9)) plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.3) for idx, (C, E) in enumerate([(1, 0.1), (1, 100), (100, 0.1), (100, 0.01)]): # 修正7：简化参数遍历 H, L = divmod(idx, 2) # 自动计算行列位置 # 训练SVR modelSVR = svm.SVR(C=C, epsilon=E) modelSVR.fit(X_train, Y_train) # 预测结果 ytrain = modelSVR.predict(X_train) ytest = modelSVR.predict(X_test) # 修正8：修正拼写错误X_text -> X_test # 绘制子图 ax = axes[H, L] ax.scatter(X_train, Y_train, s=20) ax.scatter(X_test, Y_test, s=20, marker='*') # 修正9：使用训练集的支持向量索引 ax.scatter(X_train[modelSVR.support_], Y_train[modelSVR.support_], marker='o', c='none', edgecolor='b', s=120, alpha=0.5) # 修正10：使用排序后的X生成平滑曲线 ax.plot(X_sorted, modelSVR.predict(X_sorted), 'r-', label="SVR") ax.plot(X_sorted, modelLM.predict(X_sorted), 'g--', label="线性回归", linewidth=1) ax.legend() # 计算误差（修正11：正确计算MSE） train_mse = mean_squared_error(Y_train, ytrain) test_mse = mean_squared_error(Y_test, ytest) ax.set_title(f"SV解释一下这段代码和输出的结果

计算并显示MSE指标：$$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2$$ $\boxed{关键参数解析}$ | 参数 | 作用 | 取值影响规律 | |---------|-------------------------------|-------------------------------...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # (1) 生成仿真数据点 np.random.seed(42) # 设置随机种子以确保结果可重复 x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成100个在0到10之间的x值 noise = np.random.normal(4, np.sqrt(7), len(x)) # 生成均值为4，方差为7的噪声 y_true = 2 * x + 5 # 真实模型 y_noisy = y_true + noise # 加入噪声后的仿真数据 # (2) 对仿真数据点进行拟合 model = LinearRegression() model.fit(x.reshape(-1, 1), y_noisy) # 拟合数据 y_pred = model.predict(x.reshape(-1, 1)) # 预测值 # (3) 绘制误差变化曲线 errors = y_noisy - y_pred # 计算误差 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, errors, label='Error') plt.axhline(0, color='red', linestyle='--', label='Zero Error') plt.xlabel('x') plt.ylabel('Error') plt.title('Error Change Curve') plt.legend() plt.show() # (4) 绘制最终真实曲线、仿真数据点及拟合曲线 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(x, y_noisy, label='Noisy Data', color='blue', alpha=0.6) # 绘制仿真数据点 plt.plot(x, y_true, label='True Model', color='green', linewidth=2) # 绘制真实曲线 plt.plot(x, y_pred, label='Fitted Model', color='red', linewidth=2) # 绘制拟合曲线 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('True Model, Noisy Data, and Fitted Model') plt.legend() plt.show() 代码二；import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_diabetes Data_diabetes=load_diabetes() X=Data_diabetes['data'] Y=Data_diabetes['target'] train_X,test_X,train_Y,test_Y=train_test_split(X,Y,train_size=0.8) linear_model=LinearRegression() linear_model.fit(train_X,train_Y) acc=linear_model.score(test_X,test_Y) print(acc) col=X.shape[1] for i in range(col): plt.figure() linear_model=LinearRegression() linear_model.fit(train_X[:,i].reshape(-1,1),train_Y) acc=linear_model.score(test_X[:,i].reshape(-1,1),test_Y) plt.scatter(train_X[:,i],train_Y) k=linear_model.coef_ b=linear_model.intercept_ x=np.linspace(train_X[:,i].min(),train_X[:,i].max(),100) y=k*x+b plt.plot(x,y,c='red') plt.title(str(i)+':'+str(acc)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() 根据以上代码，从初学者，初学机器学习的角度，分析对本次实验相关知识点进行总结，写出自己对绘制图形、调试程序、设计测试用例等方面的心得体会。

- **线性叠加效应**：$y = β_0 + β_1x_1 + ... + β_nx_n$ 比单变量模型更贴近真实关系 --- 通过本实验，可以建立起"数据生成→模型训练→结果可视化→性能分析"的完整认知链条，建议后续可尝试增加噪声强度观察...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 定义 CSV 文件的路径 file_path = 'plates.csv' # 打开 CSV 文件，使用 gbk 编码 df = pd.read_csv('plates.csv', encoding='gbk') df = df.drop(21) # 提取所需列 x1 = df.iloc[1:, 3] x2 = df.iloc[1:, 4] y1 = df.iloc[1:, 5] y2 = df.iloc[1:, 6] # 首先对 y1，y2 进行线性回归，y1 为自变量，y2 为函数值。 coefficients = np.polyfit(y1, y2, 1) poly = np.poly1d(coefficients) y_pred = poly(y1) plt.scatter(y1, y2, label='Original Data') plt.plot(y1, y_pred, color='red', label='Fitted Line') # 显示拟合函数 formula = f'Fitted Function: y = {coefficients[0]:.2f}x + {coefficients[1]:.2f}' plt.text(0.05, 0.9, formula, transform=plt.gca().transAxes, fontsize=10) plt.title('Linear Regression of y1 and y2') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.xlabel('Mnimum Transaction Price', fontsize=12) plt.ylabel('Average Transaction Price', fontsize=12) plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() 每行代码的意思

plt.scatter(x, y, color='blue', label='原始数据') # 散点图 plt.plot(x, regression_line, color='red', label='线性拟合') # 回归线 plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.title('散点图与线性回归'...

plt.scatter(X[Y==0][:,0],X[Y==0][:,2],color = 'green',label='setosa')什么意思

用户提到了一些示例代码，比如plt.scatter(X[y==0,0], X[y==0,1], color='red', marker='^', alpha=0.5)，这里用到了X和Y的索引，color、marker和alpha参数。我应该先解释这些参数，然后再扩展到其他常用参数。 ...
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