scatter_plot

def get_scatter(X, y, title, svd=True):
    """
    Функция для визуализации данных на плоскости с использованием метода SVD.

    Параметры:
    X - матрица признаков размерности (n_samples, n_features), где n_samples - количество объектов, а n_features - количество признаков.
    y - вектор меток классов размерности (n_samples).
    title - заголовок графика.
    svd - флаг, указывающий, нужно ли использовать метод SVD для снижения размерности данных (по умолчанию True).

    Возвращаемое значение:
    График с точками на плоскости, где каждая точка представляет объект из набора данных,
    цвет точки соответствует метке класса, а размер точки зависит от значения вектора y
    (если значение метки класса равно 1, то размер точки равен 2, в противном случае равен 1).
    """
    if svd:
        # Снижение размерности данных до 2 компонент с помощью метода SVD
        svd = TruncatedSVD(n_components=2)
        X = svd.fit_transform(X)

    # Задание размеров точек на графике в зависимости от метки класса
    sizes = [2 if label == 1 else 1 for label in y]

    # Создание объектов фигуры и осей графика с заданным размером
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
    # Рисование точек на графике
    scatter = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r'), s=sizes)
    # Задание заголовка графика, а также скрытие делений на осях
    ax.set_title(title)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    # Создание списка объектов типа Line2D, представляющих элементы легенды на графике
    legend_elements = [
        plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', markersize=8,
                   markerfacecolor=scatter.get_cmap()(1.0), label='Токсичные комментарии'),
        plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', markersize=8,
                   markerfacecolor=scatter.get_cmap()(0.0), label='Нормальные комментарии')
    ]
    # Добавление легенды на график
    ax.legend(handles=legend_elements)
    # Отображение графика
    plt.show()