X_5,X_6 = np.meshgrid(np.linspace(X2[:,0].min(),X2[:,1].max(),num=100),np.linspace(X2[:,1].min(),X2[:,1].max(),num=100))
时间: 2024-01-17 08:05:41 浏览: 75
这段代码使用了NumPy中的meshgrid函数,用于生成网格点坐标矩阵。具体而言,np.linspace函数用于生成一维坐标轴上的等间距数列,然后meshgrid函数将这些数列转换成二维矩阵,其中第一个矩阵对应X轴坐标,第二个矩阵对应Y轴坐标。这里生成的网格点是一个100x100的矩阵,表示在X2数据集的X和Y坐标最小值和最大值之间均匀分布的10000个点。
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X_1,X_2 = np.meshgrid(np.linspace(X[:,0].min(),X[:,1].max(),num=100),np.linspace(X[:,1].min(),X[:,1].max(),num=100))
这段代码使用了numpy库中的meshgrid函数,用于生成网格矩阵。具体来说,它将X[:,0]的最小值到X[:,1]的最大值之间等间隔地生成100个数,作为X1轴上的坐标;将X[:,1]的最小值到X[:,1]的最大值之间等间隔地生成100个数,作为X2轴上的坐标。然后,使用meshgrid函数将这两个坐标向量转换为两个坐标矩阵X_1和X_2。这样,就得到了一个100x100的网格矩阵,可以用于绘制二维平面上的图形。
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max), np.linspace(x2_min, x2_max)) grid = np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()]
这是一段 Python 代码,用于生成一个网格数据点的二维坐标。其中,xx1 和 xx2 通过 np.meshgrid 函数获得,np.linspace 函数用于生成一维的等差数列,ravel() 函数用于降维,np.c_ 函数将降维后的两个数组组合成一个二维数组。最终生成的 grid 数组即为所需的网格数据点坐标。
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