用python 画出sklearn生成的不同类的数据的二维图像

生成数据

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

%matplotlib inline

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs

center = [[1, 1],[-1, -1],[1, -1]]

cluster_std = 0.3

X, labels = make_blobs(n_samples=100, centers=center, n_features=2, \

cluster_std=cluster_std, random_state=0)

画出数据集

unique_lab = set(labels)

colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, len(unique_lab)))

for k, col in zip(unique_lab, colors):

x_k = X[labels == k]

plt.plot(x_k[:, 0], x_k[:, 1], 'o', markerfacecolor=colors, markeredgecolor='k',\

markersize=14)

plt.title('dataset by make_blob')

plt.show()

报错:

clipboard.png

回答:

更换了另一种方法,就好了
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],'o',c=lables)

以上是 用python 画出sklearn生成的不同类的数据的二维图像 的全部内容, 来源链接: utcz.com/a/163000.html

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