实现感知机绘制超平面的python代码

以下是Python实现感知机绘制超平面的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义感知机分类函数
def perceptron(x, w, b):
    y = np.dot(w, x) + b
    output = 1 if y > 0 else -1
    return output

# 定义绘制超平面的函数
def plot_hyperplane(w, b):
    x1 = -0.5
    y1 = -(b + w[0] * x1) / w[1]
    x2 = 1.5
    y2 = -(b + w[0] * x2) / w[1]
    plt.plot([x1, x2], [y1, y2], 'r')

# 随机生成数据集
X = np.array([[2, 2], [2, 3], [3, 1], [5, 2], [5, 4], [6, 3]])
Y = np.array([1, 1, -1, -1, -1, 1])

# 初始化权重和偏置
w = np.zeros(len(X[0]))
b = 0

# 设置学习率和迭代次数
lr = 1
epochs = 10

# 迭代更新权重和偏置
for epoch in range(epochs):
    for i in range(len(X)):
        if Y[i] * perceptron(X[i], w, b) <= 0:
            w += lr * Y[i] * X[i]
            b += lr * Y[i]

# 绘制数据点和超平面
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y)
plot_hyperplane(w, b)
plt.show()

以上代码会随机生成一个二维数据集，并使用感知机算法训练得到分类超平面，最后绘制出数据点和超平面的图形。