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3層の点のプロットが表示できる理由がわからない

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3層の点のプロットが表示できる理由がわからないです。

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
kmeans.predict([[-6,-4],[-2,0],[6,8]])

newdata = np.random.uniform(-1, 1, (1000, 2)) * 10
fig1, ax1 = plt.subplots()
for j in range(3):
    ax1.plot(newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 0],
             newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 1], 'o',
             label='series ' + str(j))


というコードがあって、
イメージ説明
という出力結果を得ました。

for j in range(3):
    ax1.plot(newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 0],
             newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 1], 'o',
             label='series ' + str(j))


のjで0〜2の値を作っているとは思うのですが、
色の区別は3つも行われていないし、
newdata配列の中で

kmeans.predict(newdata) == j


とTrue/Flaseを見てプロットしている理由もわかりません。
どのような仕組みでプロットしているのでしょうか?

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kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)から予測結果は0,1,2となります。
したがって、for文の中のnewdata[kmeans.predict(newdata) == jは、該当するクラスを判定していることになります。よって、newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 0]は、該当するクラスの0列目のデータを抽出することを意味し、newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 1]は、該当するクラスの1列目のデータの抽出を意味しています。
つまり、以下のコード

ax1.plot(newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 0],
             newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 1], 'o',
             label='series ' + str(j))


は、該当するクラスの0列をX軸に1列目をy軸にplotを行うということになります。
上記のplotは同じ領域(ax1)に重ね書きしているので、matplotlibの機能で異なる色が設定されるため当該グラフのようになります。

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