格式化之前的代码：

import matplotlib.pyplot as plt#绘图
import pandas as pd#读取数据集
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.cluster import DBSCAN#聚类
from sklearn import preprocessing#数据预处理的功能，包括缩放、标准化、正则化等
plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Microsoft Yahei"#字体
df = pd.read_csv("country.txt",sep="\t")
num_data = df[["面积km^2", "人口"]]
X = preprocessing.minmax_scale(num_data,feature_range=(0,10000))#最小-最大缩放是一种常用的数据预处理方法，它将原始数据线性地缩放到给定的范围内，feature_range=(0,10000)指定了缩放后的特征值范围为0到10000。这意味着最小值将被缩放到0，最大值将被缩放到10000，而其他值将按比例缩放以保持数据的分布。
model = DBSCAN(eps=2000,min_samples=3)#DBSCAN是scikit-learn库中的一个聚类算法模型，eps=2000表示DBSCAN算法中的邻域半径，指定了两个样本被视为同一簇的最大距离。如果两个样本之间的距离小于等于eps，则这两个样本被认为是相邻的，min_samples=3表示DBSCAN算法中的核心点的最小样本数。当一个样本的邻域内包含至少min_samples个样本点时，该样本被认为是核心点。
model.fit(X)
label = model.labels_
plt.figure(figsize=(5,5))
print(label)
for i in df[label == -1].index:plt.scatter(df.loc[i,'面积km^2'],df.loc[i,"人口"],color = 'red')#绘图plt.annotate(text=df.loc[i,"国家"],xy=(df.loc[i,'面积km^2'],df.loc[i,"人口"]))#注释
for i in df[label == 0].index:plt.scatter(df.loc[i,'面积km^2'],df.loc[i,"人口"],color = 'blue')plt.annotate(text=df.loc[i,"国家"],xy=(df.loc[i,'面积km^2'],df.loc[i,"人口"]))#df.loc用于按标签进行索引，i是索引值
for i in df[label == 1].index:plt.scatter(df.loc[i,'面积km^2'],df.loc[i,"人口"],color = 'yellow')plt.annotate(text=df.loc[i,"国家"],xy=(df.loc[i,'面积km^2'],df.loc[i,"人口"]))plt.show()

格式化之后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt  # 绘图
import pandas as pd  # 读取数据集
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.cluster import DBSCAN  # 聚类
from sklearn import preprocessing  # 数据预处理的功能，包括缩放、标准化、正则化等plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Microsoft Yahei"  # 字体
df = pd.read_csv("country.txt", sep="\t")
num_data = df[["面积km^2", "人口"]]
X = preprocessing.minmax_scale(num_data, feature_range=(0,10000))  # 最小-最大缩放是一种常用的数据预处理方法，它将原始数据线性地缩放到给定的范围内，feature_range=(0,10000)指定了缩放后的特征值范围为0到10000。这意味着最小值将被缩放到0，最大值将被缩放到10000，而其他值将按比例缩放以保持数据的分布。
model = DBSCAN(eps=2000,min_samples=3)  # DBSCAN是scikit-learn库中的一个聚类算法模型，eps=2000表示DBSCAN算法中的邻域半径，指定了两个样本被视为同一簇的最大距离。如果两个样本之间的距离小于等于eps，则这两个样本被认为是相邻的，min_samples=3表示DBSCAN算法中的核心点的最小样本数。当一个样本的邻域内包含至少min_samples个样本点时，该样本被认为是核心点。
model.fit(X)
label = model.labels_
plt.figure(figsize=(5, 5))
print(label)
for i in df[label == -1].index:plt.scatter(df.loc[i, '面积km^2'], df.loc[i, "人口"], color='red')  # 绘图plt.annotate(text=df.loc[i, "国家"], xy=(df.loc[i, '面积km^2'], df.loc[i, "人口"]))  # 注释
for i in df[label == 0].index:plt.scatter(df.loc[i, '面积km^2'], df.loc[i, "人口"], color='blue')plt.annotate(text=df.loc[i, "国家"], xy=(df.loc[i, '面积km^2'], df.loc[i, "人口"]))  # df.loc用于按标签进行索引，i是索引值
for i in df[label == 1].index:plt.scatter(df.loc[i, '面积km^2'], df.loc[i, "人口"], color='yellow')plt.annotate(text=df.loc[i, "国家"], xy=(df.loc[i, '面积km^2'], df.loc[i, "人口"]))plt.show()