利用原生Python编写感知器算法，并使用该算法对数据进行分类

下面是利用原生Python编写感知器算法的代码，该算法可以用于二元分类问题：

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, epochs=100):
        self.learning_rate = learning_rate # 学习率
        self.epochs = epochs # 迭代次数

    def train(self, X, y):
        self.weights = np.zeros(X.shape[1]) # 初始化权重
        self.bias = 0.0 # 初始化偏置
        for epoch in range(self.epochs):
            for i in range(X.shape[0]):
                # 计算预测值
                y_pred = self.predict(X[i])
                # 计算误差
                error = y[i] - y_pred
                # 更新权重和偏置
                self.weights += self.learning_rate * error * X[i]
                self.bias += self.learning_rate * error
        return self

    def predict(self, x):
        # 计算加权和
        net_input = np.dot(x, self.weights) + self.bias
        # 根据阈值函数计算输出
        return 1.0 if net_input >= 0.0 else 0.0

下面是使用该算法对数据进行分类的示例代码：

# 构造训练数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 0, 0, 1])

# 创建感知器模型并训练
perceptron = Perceptron(learning_rate=0.1, epochs=10)
perceptron.train(X, y)

# 预测新数据
new_X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
for x in new_X:
    y_pred = perceptron.predict(x)
    print(x, y_pred)

输出结果为：

[0 0] 0.0
[0 1] 0.0
[1 0] 0.0
[1 1] 1.0

可以看到，感知器算法成功对数据进行了分类。需要注意的是，感知器算法只能解决线性可分的问题，对于非线性可分的问题需要使用更高级的算法。