Python 如何使用不同形状的簇和不同颜色的原始类绘制簇的输出？

我有一个包含X1、X2和类标签的数据集。我使用Kmeans对这个数据集进行聚类，现在为了绘制结果，我需要在新的聚类中具有相同形状的点；和原始类中具有相同颜色的点

data = load_my_dataset() X = data.data[:, :2] # we only take the first two features. 

y = data.target kmeans = KMeans(n_clusters=2) kmeans.fit(X)rint(kmeans.labels_) 
df = DataFrame(dict(x1=X[:,0], x2=X[:,1], label=kmeans.labels_, target=y)) 
colors = {0:'red', 1:'blue'} markers = { 0:"o" , 1:"v" } 
fig, ax = pyplot.subplots(figsize=(15,10))
grouped = df.groupby('label')

for key, group in grouped:
    group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='x1', y='x2', label=key, 
    color=colors[key], marker=markers[key]) pyplot.show() 

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独立设置

颜色

和

标记

，而不是使用相同的键

非常简单，只是需要两个循环和一点交叉操作。

data=load\u my\u dataset（）X=data.data[：，：2]#我们只使用前两个功能。y=data.target kmeans=kmeans（n_clusters=2）kmeans.fit（X）rint（kmeans.labels_u）df=DataFrame（dict（x1=X[：，0]，x2=X[：，1]，label=kmeans.labels_u，target=y））colors={0:'red'，1:'blue'}markers={0:'o'，1:'v'}fig，ax=pyplot.subplot（figsize=（15,10））grouped=df groupby（'label'）关键字，分组组中的组：grouped:group.plot（ax=ax，kind='scatter'，x='x1'，y='x2'，label=key，color=colors[key]，marker=markers[key]）pyplot.show（）