scikit-learn、 kmeans法を用いたクラスタリングについて縦軸、横軸を指定したい

Question

matplotlibでの縦軸、横軸の指定をしたい

湿度センサDHT11と心拍センサを用いて感情別にクラスタ分析をしたいのですが、
matplotlibで可視化しようと思い、取得したデータをcsvファイルに保存し、csvファイルを読み取って表示させているのですが、以下のような結果になってしまいます
縦軸を心拍数、横軸を湿度として結果を表示させることが目標です

発生している問題

![イメージ説明](869afae72cfcc1fb85735bd1ade5f5ce.png)

該当のソースコード

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

from matplotlib.colors import ListedColormap
colors = ['red','blue']
cmap = ListedColormap(colors)
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def main():
    # クラスタ数
    N_CLUSTERS = 2

    # Blob データを生成する
    ##dataset = datasets.make_blobs(centers=N_CLUSTERS)

    
    # 正解ラベルは使わない
    # targets = dataset[1]
    data = pd.read_csv('heartRate1.csv',names=('cute','ang'))
    
    #del(data['cute'])
    #del(data['ang'])
    
    
    #data_array = data.as_matrix().T
    
    data_array = np.array([data['cute'].tolist(),
                           data['ang'].tolist()], np.int32)
    
    
    # 特徴データ
    features = data_array.T
    
    # クラスタリングする
    cls = KMeans(n_clusters=N_CLUSTERS)
    pred = cls.fit_predict(features)

    # 各要素をラベルごとに色付けして表示する
    
    
    ##for i in range(N_CLUSTERS):
       ## labels = features[pred == i]
    plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=pred, cmap=cmap)

    # クラスタのセントロイド (重心) を描く
    centers = cls.cluster_centers_
    plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=80,
                marker='p', edgecolors='k', c=range(N_CLUSTERS), cmap=cmap)

    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 1

コードブロックの中に画像のマークダウンを書いても表示されないので、外に出しておいてください。

軸ラベルを付けたいということでしょうか。でしたら以下のようにできます。plt.show()の直前に入れれば大丈夫だと思います。

plt.xlabel("湿度")
plt.ylabel("心拍数")

python3を想定しています。また、matplotlibが日本語で使えるよう設定されていることも前提です。やってみて駄目だったらコメントで教えてください。