多维散点图绘制
来源：4-1 k近邻算法基础
算法工程大神
2021-07-08
raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381],
[3.110073483, 1.781539638],
[1.343808831, 3.368360954],
[3.582294042, 4.679179110],
[2.280362439, 2.866990263],
[7.423436942, 4.696522875],
[5.745051997, 3.533989803],
[9.172168622, 2.511101045],
[7.792783481, 3.424088941],
[7.939820817, 0.791637231]
]
raw_data_y = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]
老师如果x是具有多维的，这样的数据怎么像这样绘制图
plt.scatter(X_train[y_train0,0], X_train[y_train0,1], color=‘g’)
plt.scatter(X_train[y_train1,0], X_train[y_train1,1], color=‘r’)
plt.show()
1回答
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liuyubobobo
2021-07-08
matplotlib 本身支持三维绘图，最简单的方式是使用 scatter3D 的接口。
我在课程的 PCA 一章提供了一个补充代码，来演示三维数据的 PCA，同是也展示了如何绘制 3D 图，有兴趣可以研究参考这个代码：https://git.imooc.com/coding-169/coding-169/src/master/07-PCA-and-Gradient-Ascent/Optional-01-PCA-in-3d-Data/Optional-01-PCA-in-3d-Data.ipynb
关于 3D 绘图的更多内容，就不是这个课程的范围了，有兴趣可以以此为线索，深入学习 matplotlib 中和三维绘图相关的话题。
继续加油！：）
112021-07-08
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