y = 2 * x ** 2 - 3 * x + 1 + np.random.randn(100) * 0.5
时间: 2023-09-13 13:03:43 浏览: 38
这一行代码用于生成随机数据,其中x是输入数据,y是输出数据。具体来说,y是由一个二次多项式函数生成的,再加上服从正态分布的噪声。
其中,np.random.randn(100)表示生成100个服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数,乘以0.5是为了控制噪声的大小。
因此,这个随机数据的真实函数为:y = 2 * x ** 2 - 3 * x + 1,但由于加入了噪声,实际上得到的数据会有一定的偏差。
相关问题
x=np.random.randn(100) y=np.random.binomial(50,0.5,size=100)
这是两个 numpy 库中的随机数生成器函数,生成了两个长度为 100 的随机数数组。其中,x 数组是从标准正态分布中抽取的随机数,y 数组是从二项分布中抽取的随机数,参数 n=50,p=0.5。
具体解释如下:
- `np.random.randn(100)`:生成一个长度为 100 的数组,其中每个元素都是从标准正态分布 (均值为 0,标准差为 1) 中抽取的随机数。
- `np.random.binomial(50,0.5,size=100)`:生成一个长度为 100 的数组,其中每个元素都是从二项分布中抽取的随机数,参数为 n=50,p=0.5,表示进行 50 次伯努利试验,每次成功的概率为 0.5。
1.使用matplotlib与seaborn建立画布,并绘制下列的四种统计图在4个子图上: (1)生成100个标准高斯分布的数组,并绘制直方图、密度曲线在同一子图上,并设置X轴区间范围是(-5,5)。 (2)绘制函数f(×)=0.5*×2的蓝色曲线函数图像在区间(-5,5)上。 (3)对于给定的数据df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,3),columns=['a'b'c'])绘制df各列的相关系数热图。 (4)对于给定的数据pd.Series(0.5*np.linspace(0,10,100)+np.random.randn(100),index=np.linspace(0,10,100))绘制散点图 同时做出回归线。只要代码不要注释
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 创建画布,并设置子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
# 绘制直方图和密度曲线
data = np.random.randn(100)
sns.histplot(data, kde=True, ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_xlim(-5, 5)
axs[0, 0].set_title('Histogram and Density')
# 绘制曲线函数
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = 0.5 * x ** 2
axs[0, 1].plot(x, y, color='blue')
axs[0, 1].set_title('Quadratic Function')
# 绘制相关系数热图
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', ax=axs[1, 0])
axs[1, 0].set_title('Correlation Heatmap')
# 绘制散点图和回归线
data = pd.Series(0.5 * np.linspace(0, 10, 100) + np.random.randn(100), index=np.linspace(0, 10, 100))
sns.regplot(x=data.index, y=data, ax=axs[1, 1])
axs[1, 1].set_title('Scatter Plot with Regression Line')
# 显示图形
plt.show()
```