你当前的代码在第 121 行报错： ``` SyntaxError: invalid syntax ``` 是因为 **`colors` 列表定义不完整** —— 第 120 行 `'bs'` 后面缺少逗号，导致 Python 解析器认为列表未闭合，从而在下一行 `for i in range(k):` 处报语法错误。 --- ✅ **修复方法：** 只需在第 120 行末尾加上逗号 `,`，并确保整个 `colors` 列表有至少 10 个元素（因为你聚类了 10 类）。 --- ### ✅ 完整修正后的代码如下（从第 105 行开始）： ```python print("\n正在进行 TSNE 降维可视化...") tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=42, perplexity=30) tsne_results = tsne.fit_transform(data_zs) tsne_df = pd.DataFrame(tsne_results, index=data_zs.index) tsne_df[u'聚类类别'] = model.labels_ plt.figure(figsize=(8, 6)) # 👇 修改这里：补全 colors 列表到 10 项，并每行末尾加逗号 colors = [ 'r.', # red dot 'go', # green circle 'b*', # blue star 'c+', # cyan plus 'mD', # magenta diamond 'yH', # yellow hexagon 'kx', # black x 'wo', # white circle (may not show on white bg) → 可改为 'grayo' 或 '0.5o' 'pv', # purple triangle down 'bs', # blue square ← 这里原来缺逗号！现在已补上 ] for i in range(k): d = tsne_df[tsne_df[u'聚类类别'] == i] marker = colors[i % len(colors)] plt.plot(d[0], d[1], marker, label=f'Cluster {i}') plt.legend() plt.title("t-SNE Visualization with 10 Clusters") plt.xlabel("t-SNE Component 1") plt.ylabel("t-SNE Component 2") plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() ``` --- ### 🛠️ 额外建议（避免未来再出错）： #### 方案一：使用更稳健的绘图方式（推荐） 用 `plt.scatter()` 替代 `plt.plot(..., format_string)`，可以独立控制颜色、标记、大小等： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap # 定义10种颜色和标记 markers = ['.', 'o', '*', '+', 'D', 'H', 'x', 'v', 's', '^'] colors_list = ['red', 'green', 'blue', 'cyan', 'magenta', 'yellow', 'black', 'purple', 'brown', 'orange'] for i in range(k): d = tsne_df[tsne_df[u'聚类类别'] == i] plt.scatter(d[0], d[1], c=colors_list[i % len(colors_list)], marker=markers[i % len(markers)], label=f'Cluster {i}', s=50, edgecolors='w', linewidth=0.5) plt.legend() plt.title("t-SNE Visualization with 10 Clusters") plt.xlabel("t-SNE Component 1") plt.ylabel("t-SNE Component 2") plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() ``` > ✅ 优点： > - 不依赖格式字符串，不易出错 > - 可自定义透明度、边框、大小等 > - 更容易扩展至任意 k 值 --- ### 💡 如果你希望“自动适配任意 k”，可以用这个通用版本： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自动生成足够多的颜色+标记组合 def get_color_marker(i, total_colors=10, total_markers=10): cmap = plt.cm.get_cmap('tab10') # 或 'Set1', 'Accent' 等 color = cmap(i % total_colors) markers = ['.', 'o', '*', '+', 'D', 'H', 'x', 'v', 's', '^', '<', '>', 'p', 'h'] marker = markers[i % len(markers)] return color, marker for i in range(k): d = tsne_df[tsne_df[u'聚类类别'] == i] color, marker = get_color_marker(i) plt.scatter(d[0], d[1], c=[color], marker=marker, label=f'Cluster {i}', s=50, edgecolors='w') plt.legend() plt.title(f"t-SNE Visualization with {k} Clusters") plt.xlabel("t-SNE Component 1") plt.ylabel("t-SNE Component 2") plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() ``` --- ### ✅ 最终总结： | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 语法错误 | 在第 120 行 `'bs'` 后加逗号 `,` | | 颜色不够 | 扩展 `colors` 列表到 ≥10 项 | | 绘图不稳定 | 改用 `plt.scatter(..., c=..., marker=...)` | | 未来扩展性 | 使用动态生成颜色/标记函数 | --- 📌 **你现在只需要做一件事：** 👉 把原代码中第 111~120 行的 `colors` 列表替换成下面这段： ```python colors = [ 'r.', 'go', 'b*', 'c+', 'mD', 'yH', 'kx', 'wo', 'pv', 'bs' ] ``` 然后运行即可正常显示 10 个簇的不同样式！ 如需我帮你生成完整可运行的 `.py` 文件内容，也可以告诉我