import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification

X1为样本特征，Y1为样本类别输出， 共400个样本，每个样本2个特征，输出有3个类别，没有冗余特征，每个类别一个簇

X1, Y1 = make_classification(n_samples=400, n_features=2, n_redundant=0,
n_clusters_per_class=1, n_classes=3)
plt.scatter(X1[:, 0], X1[:, 1], marker='o', c=Y1)
plt.show()
上面X1[:, 0], X1[:, 1]这种表示看不懂，请问表示什么意思呀？

:应该指取所有行，所以X1［:,0］就代表取第0列所有元素（也就是第一列，索引从0开始）

没怎么用过matplotlib，似乎和matlab类似
在matlab里面x（：，i）就表示x矩阵的第i列
不知道这里是不是相同

X [:, 0] 是numpy 中 数组的一种写法，表示对一个二维数组，取该二维数组的所有第一维，第二维 中 取第0个数据，直观来说，X [:, 0] 就是取所有行的第0个数据, X [:, 1] 就是取所有行的第1个数据。