我在尝试绘制逻辑回归的决策边界时遇到了以下错误：
TypeError: scatter() 接收到参数 ‘s’ 的多个值
这是我的代码：
logreg = LogisticRegression()logreg.fit(X_train,y_train)b = logreg.intercept_[0]w1, w2 = logreg.coef_.Tc = -b/w2m = -w1/w2# 绘制数据和决策边界上的分类.xmin, xmax = -1, 2ymin, ymax = -1, 2.5xd = np.array([xmin, xmax])yd = m*xd + cplt.plot(xd, yd, 'k', lw=1, ls='--')plt.fill_between(xd, yd, ymin, color='tab:blue', alpha=0.2)plt.fill_between(xd, yd, ymax, color='tab:orange', alpha=0.2)plt.scatter(*X[y==0].T, s=8, alpha=0.5)plt.scatter(*X[y==1].T, s=8, alpha=0.5)plt.xlim(xmin, xmax)plt.ylim(ymin, ymax)plt.show()由于我是初学者，我想知道是否有可能绘制包括所有特征或其他（如两个最重要特征）的逻辑回归图。我在这里不得不只选择两个列。
编辑：我也遇到了这个错误：
TypeError: scatter() 接受 2 到 13 个位置参数，但却提供了 1715 个
供您参考：
X = dfX = X.drop(columns=['answer']) #featuresy = df['answer'] #target X.shape # (4948, 2)y.shape # (4948,)X[y==0].shape # (1715,2)任何帮助都将不胜感激！谢谢。
回答：
问题在于你试图绘制的形状，即 X[y==0]。我在这里重新创建了一个同样形状的 1715×2 矩阵，并尝试使用 scatter() 绘制它：
我得到了一个 TypeError: scatter() 接收到参数 's' 的多个值 的错误。
然而，如果我对其进行转置：
x = np.random.rand(1715, 2)print(np.shape(x))plt.scatter(*x.T, s= 8)plt.show()我得到了：
