Я пытаюсь сделать точечный график вывода kmeans, который объединяет предложения одной и той же темы. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в построении точек, принадлежащих каждому кластеру определенного цвета.

sentence_list=["Hi how are you", "Good morning" ...] #i have 10 setences
km = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++',n_init=10, verbose=1) 
#with 5 cluster, i want 5 different colors
km.fit(vectorized)
km.labels_ # [0,1,2,3,3,4,4,5,2,5]

pipeline = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer())])
X = pipeline.fit_transform(sentence_list).todense()
pca = PCA(n_components=2).fit(X)
data2D = pca.transform(X)
plt.scatter(data2D[:,0], data2D[:,1])

km.fit(X)
centers2D = pca.transform(km.cluster_centers_)
plt.hold(True)
labels=np.array([km.labels_])
print labels

Моя проблема в нижнем коде дляplt.scatter (); что я должен использовать для параметраc?

когда я используюc=labels в коде я получаю эту ошибку:

number in rbg sequence outside 0-1 range

2. Когда я установилc= km.labels_ вместо этого я получаю ошибку:

ValueError: Color array must be two-dimensional

plt.scatter(centers2D[:,0], centers2D[:,1], 
            marker='x', s=200, linewidths=3, c=labels)
plt.show()