求python支持向量机数据设置标签代码

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现支持向量机（SVM）模型的数据设置标签代码示例：

from sklearn import svm

# 假设有以下三个样本的数据：

X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]

y = [0, 1, 1]  # 对应每个数据点的标签，0表示负样本，1表示正样本

# 创建SVM模型

clf = svm.SVC()

# 将数据集(X)和标签(y)作为训练数据来训练模型

clf.fit(X, y)

上述代码中，X是一个二维数组，每个元素都代表一个数据点的特征值，y是一个一维数组，每个元素都代表对应数据点的标签。通过将X和y作为训练数据，可以训练SVM模型并得到分类结果。

最近在学习数据分析，用matplotlit绘制条形图，柱状图老师讲了加标签的方法，但是没有讲横向条形图加数据标签的方法，但是我想到业务场景可能会用到，于是自己写了一个脚本练习一下，用竖向条形图的方法加数据标签，怎么都加不上，百度找到一些解决方法，然后自己改了一下终于解决了这个问题。

重点在这个for循环

1.使用数据库连接池，省去每次都要建立连接的时间。2.使用PreparedStatement+批处理语句。可以使用500条提交一次，1000条更新一次。3.及时关闭Connection，不关闭的话会严重影响系统的性能，甚至造成系统罢工。4.优化网络本身的传输。

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