一、引例

例子来源于《深入浅出Python机器学习》，这里引用只用于学习，若有侵权，请联系删除

# 导入数据集生成器
from sklearn.datasets import make_blobs
# 导入KNN分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 导入画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集拆分工具
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成样本数为200，分类为2的数据集
data = make_blobs(n_samples=200, centers=2, random_state=8)
X,y = data
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolors='k')
plt.show()

在这里插入图片描述

import numpy as np
clf = KNeighborsClassifier()
clf.fit(X,y)
#设置坐标轴显示的起点和终点
x_min, x_max = X[:,0].min()-1, X[:,0].max()+1
y_min, y_max = X[:,1].min()-1, X[:,1].max()+1
#meshgrid()函数，生成坐标点网格矩阵
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max,0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))
#ravel()降维，np.c_()按列堆叠即按行拼接，这里把两个坐标轴数组变成了一个网格点矩阵
#np.c_之后的维度是网格点数*2（1列横坐标，1列纵坐标）
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Pastel1)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.spring, edgecolors='k')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.title("Classifier:KNN")
plt.show()

在这里插入图片描述

二、sklearn的make_blobs方法

在第一段代码中使用到了make_blobs()方法，其语法结构如下：

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,
							n_features=2,
							centers=3,
							cluster_std=1.0,
							center_box=(-10.0,10.0),
							shuffle=True,
							random_state=None)

make_blobs函数是为聚类产生数据集，产生一个数据集和相应的标签
n_samples:表示数据样本点个数,默认值100
n_features:是每个样本的特征（或属性）数，也表示数据的维度，默认值是2
centers:表示类别数（标签的种类数），默认值3
cluster_std表示每个类别的方差，例如我们希望生成2类数据，其中一类比另一类具有更大的方差，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]，浮点数或者浮点数序列，默认值1.0
center_box：中心确定之后的数据边界，默认值(-10.0, 10.0)
shuffle ：将数据进行洗乱，默认值是True
random_state:官网解释是随机生成器的种子，可以固定生成的数据，给定数之后，每次生成的数据集就是固定的。若不给定值，则由于随机性将导致每次运行程序所获得的的结果可能有所不同。在使用数据生成器练习机器学习算法练习或python练习时建议给定数值。
参考链接：
文章1
文章2
此时，对第一段代码中的data = make_blobs(n_samples=200, centers=2, random_state=8)进行分析，意思为生成样本数200，分类为2，随机种子设置为8（固定，便于重复实验）。
X,y = data，注意data中既包含了数据，也包含了标签
在这里插入图片描述
其中X为200行，2列的二维数据数据，y为长度的200的一维标签数组
并且X的两列表示2个不同的属性，y代表的是具体的样本（每一行）对应的分类，y是二值0-1变量。

三、matplotlib库中的scatter函数

导入库的常用操作：import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter()用于绘制散点图，其语法结构如下所示：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, 
								s=20, 
								c='b', 
								marker='o', 
								cmap=None, 
								norm=None, 
								vmin=None, 
								vmax=None, 
								alpha=None, 
								linewidths=None, 
								verts=None, 
								hold=None, 
								**kwargs)

x，y：表示的是shape大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：表示的是大小，是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组，可选，默认20。
c：表示的是色彩或颜色序列，可选，默认蓝色’b’。但是c不应该是一个单一的RGB数字，也不应该是一个RGBA的序列，因为不便区分。c可以是一个RGB或RGBA二维行数组。如y表示yellow,b表示bule,g表示green,r表red,w表示white
marker：MarkerStyle，表示的是标记的样式，可选，默认’o’。
cmap：Colormap，标量或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap，可选，默认None。
norm：Normalize，数据亮度在0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明，就是默认None。
vmin，vmax：标量，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化，可选，默认None
alpha：标量，0-1之间，可选，默认None。
linewidths：也就是标记点的长度，默认None。

参考文章：文章3
其中的cmap这一参数，代表“调色盘”的意思，我个人理解为colors map(颜色地图–>颜色分布图–>调色盘)
第一段代码中plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolors='k')的plt.cm.spring代表的是一种色系，主要一粉色和黄色为主。edgecolors指定圆点的边的颜色。