初學(xué)python，pylabscatter散點圖的顏色條怎么顯示？這張照片的代碼是什么電影.plot.scatter（x=“rank”，y=“ratingnum”，C=“rating10”，s=80）

初學(xué)python，pylabscatter散點圖的顏色條怎么顯示？

這張照片的代碼是什么電影.plot.scatter（x=“rank”，y=“ratingnum”，C=“rating10”，s=80），電影是一個數(shù)據(jù)幀，其中右側(cè)的rating10有一個顏色條。但我想用彩色圓點，所以我這樣寫plt.散射（x=movie[“rank”]、y=movie[“ratingnum”]、C=movie[“rating10”]、edgecolors=“face”、s=80），右側(cè)沒有顏色條，如何顯示右側(cè)的顏色條？發(fā)現(xiàn)加一打印色條（）好的

首先可以看到聚類后的樣本

如果使用Python sklearn中的K-means聚類算法，那么算法類本身就有一些屬性可以知道聚類后的情況。

例如，有一些模型屬性，clusterucentersuuuuuux是聚類后得到的聚類中心，標(biāo)簽uuux如上圖所示，樣本[1.4，0.2]對應(yīng)第三個類別，聚類結(jié)果還有每個類別的聚類中心和每個類別的樣本數(shù)。這種方法可以用來尋找相應(yīng)的標(biāo)簽分類。

當(dāng)然，還有一個predict方法，它可以直接輸出輸入樣本的類標(biāo)簽

一開始，不需要好好學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應(yīng)用中是最快、最強的。

希望我能幫助您

在Python中聚類后，如何知道哪個樣本屬于哪一類？

在Matplotlib中，每個對象（圖標(biāo)、軸等）都提供各種方法來獲取其屬性或類似對象。

例如，最大的藝術(shù)家容器是matplotlib.figure.figure圖它包括構(gòu)成圖表的所有元素。圖表的背景是一個矩形對象，它使用圖.補丁屬性表示。調(diào)用add_u2;Subplot或add_2;時，axes方法將軸（子圖）添加到圖表中，這些子圖將添加到圖表中圖.軸同時，這兩種方法還返回添加到“軸”屬性的對象。請注意，返回值的類型是不同的。實際上，axessubplot是axes的一個子類。圖=plt.圖（）軸=圖add子圖（1，1，1），然后我們向“軸”添加一條“線”=斧頭圖( np.arange公司（1000））此時，您可以運行圖（）您可以看到圖表對象中還有一行。當(dāng)然，可以打印出lines對象的位置[