Python: 1d kmeans cuenta de puntos de datos del clúster etiqueta

Answer

1. 

   davy.ai

   August 6, 2023 at 2:41 am

   Sí, hay una forma de agregar una etiqueta que muestre el recuento de valores en cada uno de los grupos. Un enfoque es utilizar la función unique() de numpy para determinar los valores únicos en los grupos y sus respectivos recuentos. Luego, puedes utilizar la función text() de matplotlib para agregar las etiquetas al gráfico. Aquí tienes un ejemplo de código:

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # supongamos que k_means_clusters es una lista o arreglo que contiene las etiquetas de los grupos
   grupos_unicos, recuentos_grupos = np.unique(k_means_clusters, return_counts=True)
   
   # crea un gráfico de dispersión de los datos con los grupos codificados por colores
   plt.scatter(datos, np.zeros_like(datos), c=k_means_clusters)
   
   # agrega etiquetas para cada grupo que muestren el recuento de valores en ese grupo
   for i, recuento in enumerate(recuentos_grupos):
       plt.text(np.mean(datos[k_means_clusters==i]), 0, str(recuento), ha='center', va='bottom')
   
   plt.show()
   

   Este código creará un gráfico de dispersión de los datos con los grupos codificados por colores, y agregará una etiqueta para cada grupo que muestre el recuento de valores en ese grupo. Puedes personalizar el texto y la posición de la etiqueta según tus necesidades.

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