#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

#接k_means.py
#k_means.py中得到三维规范化数据data_zs；
#r增加了最后一列，列索引为“聚类类别”

from sklearn.manifold import TSNE

tsne=TSNE()
tsne.fit_transform(data_zs)  #进行数据降维,降成两维
#a=tsne.fit_transform(data_zs) #a是一个array,a相当于下面的tsne_embedding_
tsne=pd.DataFrame(tsne.embedding_,index=data_zs.index) #转换数据格式

import matplotlib.pyplot as plt 

d=tsne[r[u'聚类类别']==0]
plt.plot(d[0],d[1],'r.')

d=tsne[r[u'聚类类别']==1]
plt.plot(d[0],d[1],'go')

d=tsne[r[u'聚类类别']==2]
plt.plot(d[0],d[1],'b*')

plt.show()