解析一下一些画图的代码：
plt.figure(figsize=(14, 14))
for idx, fruit in enumerate(class_list): # 遍历每个类别
# 获取颜色和点型
color = palette[idx]
marker = marker_list[idx%len(marker_list)]
# 找到所有标注类别为当前类别的图像索引号
indices = np.where(df[show_feature]==fruit)
plt.scatter(X_tsne_2d[indices, 0], X_tsne_2d[indices, 1], color=color, marker=marker, label=fruit, s=150)
plt.legend(fontsize=16, markerscale=1, bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.savefig('语义特征t-SNE二维降维可视化.pdf', dpi=300) # 保存图像
plt.show()
这段代码是用来绘制一个散点图的。它使用了 `matplotlib` 库中的 `pyplot` 模块，简称 `plt`。 - `plt.figure(figsize=(14, 14))`：创建一个大小为 14 x 14 的画布。 - `for idx, fruit in enumerate(class_list):`：遍历 `class_list` 中的每个类别。 - `color = palette[idx]`：获取当前类别对应的颜色。 - `marker = marker_list[idx%len(marker_list)]`：获取当前类别对应的点型。 - `indices = np.where(df[show_feature]==fruit)`：找到所有标注类别为当前类别的图像索引号。 - `plt.scatter(X_tsne_2d[indices, 0], X_tsne_2d[indices, 1], color=color, marker=marker, label=fruit, s=150)`：
在画布上绘制散点图，其中横坐标为 `X_tsne_2d[indices, 0]`，纵坐标为 `X_tsne_2d[indices, 1]`，颜色为 `color`，点型为 `marker`，标签为 `fruit`，点的大小为 150。 - `plt.legend(fontsize=16, markerscale=1, bbox_to_anchor=(1, 1))`：添加图例，字体大小为 16，图例中点的大小与原图相同，图例位置在画布右上角。 - `plt.xticks([])` 和 `plt.yticks([])`：去掉 x 轴和 y 轴的刻度。 - `plt.savefig('语义特征t-SNE二维降维可视化.pdf', dpi=300)`：保存图像为 PDF 格式，分辨率为 300 dpi。 - `plt.show()`：显示图像。
for idx, fruit in enumerate(class_list): `enumerate()` 是一个内置函数，它可以将一个可迭代对象（如列表）转换为一个枚举对象。这个枚举对象中的每个元素都是一个元组，包含两个元素：索引号和原可迭代对象中对应的元素。 在这一行代码中，`for idx, fruit in enumerate(class_list):` 遍历 `class_list` 中的每个元素。`idx` 是当前元素在 `class_list` 中的索引号，`fruit` 是当前元素的值。 例如，如果 `class_list = ['apple', 'banana', 'cherry']`，那么第一次循环时，`idx = 0`，`fruit = 'apple'`；第二次循环时，`idx = 1`，`fruit = 'banana'`；第三次循环时，`idx = 2`，`fruit = 'cherry'`。
这一行代码中，`marker = marker_list[idx%len(marker_list)]` 是用来获取当前类别对应的点型的。 `idx` 是当前类别在 `class_list` 中的索引号，`len(marker_list)` 是 `marker_list` 的长度。`idx % len(marker_list)` 是 `idx` 除以 `len(marker_list)` 的余数，它取值范围为 `0` 到 `len(marker_list)-1`。 因此，`marker_list[idx%len(marker_list)]` 就是 `marker_list` 中索引号为 `idx % len(marker_list)` 的元素，也就是当前类别对应的点型。 例如，如果 `marker_list = ['o', 's', '^']`，那么当 `idx = 0` 时，`idx % len(marker_list) = 0`，所以 `marker = marker_list[0] = 'o'`；
当 `idx = 1` 时，`idx % len(marker_list) = 1`，所以 `marker = marker_list[1] = 's'`；当 `idx = 2` 时，`idx % len(marker_list) = 2`，所以 `marker = marker_list[2] = '^'`；
当 `idx = 3` 时，由于 `3 % 3 = 0`，所以又回到了第一个点型 `'o'`。 希望这些信息能够帮助你理解这一行代码。 标签：类别,SNE,idx,list,marker,fruit,可视化,中间层,indices From： https://www.cnblogs.com/lingxingzi/p/17399359.html