XX,YY = np.meshgrid(xx,yy)

时间: 2023-10-10 21:15:20 浏览: 140
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numpy中的meshgrid函数的使用

这段代码使用 NumPy 库中的 `meshgrid` 函数，用于生成网格点坐标矩阵。具体来说，`xx` 和 `yy` 分别是 $x$ 和 $y$ 方向上的坐标数组，`meshgrid` 函数将它们作为参数输入，生成两个矩阵 `XX` 和 `YY`，分别表示每个网格点在 $x$ 和 $y$ 方向上的坐标值。例如，`XX[i][j]` 和 `YY[i][j]` 分别表示第 $i$ 行第 $j$ 列的网格点在 $x$ 和 $y$ 方向上的坐标值。这个函数常用于绘制 3D 图形等需要生成网格点坐标的场合。
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# Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）

Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码） 一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y = np.meshgrid(x,y) #成为两个二维矩阵 话不多说，我们直接看输出结果： 从X二维矩阵可以看出来：7行3列（M行N列） 每一行显示[-2 0 2]
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Mecgrid 表格

具体特性如下所示： 可以得到横纵列的索引 支持鼠标滚动 支持分成结构（即树形结构） 单元格自定义样式 同样具体dataProvider功能 导出excel文件格式（AIR专有） 支持过滤功能。 单元格拖拽功能。 多列排序功能。

xx, yy = np.meshgrid(x, x)

这行代码使用 NumPy 库中的 meshgrid 函数来生成两个二维数组 xx 和 yy，其中 x 是一个一维数组。meshgrid 函数会根据 x 中的元素值生成一个二维矩阵，其中第一维的元素值都与 x 中的元素值相同，第二维的元素值则与...

xx, yy = np.meshgrid(x, y)

xx 和 yy 是通过 np.meshgrid() 函数生成的两个二维数组，用来表示网格中每个点的 x 和 y 坐标。xx 的每个元素代表了对应点的 x 坐标，而 yy 的每个元素则代表了对应点的 y 坐标。 这段代码常用于生成...

xx,yy = np.meshgrid(x,y)

np.meshgrid(x,y)是一个numpy函数，用于生成一个二维平面上的网格点坐标矩阵。其中x和y分别是一维数组，xx和yy则是对应的二维数组，数组的形状由x和y的长度决定。xx中的每一行都是x的一个副本，yy中的每一列都是y的...

详细介绍一下这段代码，xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()

xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T：这段代码将网格点矩阵展开成一维数组，并转置得到每个网格点的坐标。 Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)：这段代码使用训练好的SVM分类器对网格点进行...

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2, 3, 500), np.linspace(-1, 2, 500))

meshgrid 函数将这两个一维数组转换为两个二维矩阵 xx 和 yy，分别对应网格点的 x 坐标和 y 坐标。因此，xx 和 yy 的形状都是 (500, 500)，表示生成了一个 500×500 的网格。这个网格可以用于绘制等高线图...

def calcPixelCenter(GTVs): # GTVs is 0-1 matrix x = np.arange(1, GTVs.shape[0]+1, 1) y = np.arange(1, GTVs.shape[1]+1, 1) xx, yy = np.meshgrid(x, y) index = np.where(GTVs>0.5) x0 = np.average(xx[index]) y0 = np.average(yy[index]) return x0,y0

具体来说，代码首先通过 np.meshgrid() 函数生成一个网格矩阵 xx 和 yy，用于表示 GTVs 矩阵中每个像素点的横、纵坐标。然后使用 np.where() 函数找到 GTVs 矩阵中值大于 0.5 的像素点的坐标，即有效像素点的坐标。...

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .02), np.arange(y_min, y_max, .02))

这行代码使用numpy库中的meshgrid函数生成了一个网格矩阵，其中xx和yy分别表示网格矩阵中所有点的x坐标和y坐标。np.arange用于生成一维的坐标轴数组，.02表示步长，x_min和x_max表示x轴的起止坐标，y_min和y_max表示...

xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange=(y_min,y_max,h))

这行代码使用 numpy.meshgrid 函数生成一个二维的网格点坐标矩阵，其中 x_min, x_max, y_min, y...生成的结果分别存储在 yy 和 xx 两个变量中。通常在可视化数据或者进行函数拟合等操作时会用到这个函数。

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 500), np.linspace(y_min, y_max, 500))

这行代码是用来生成一个二维网格的，其中 x_min, x_max, y_min, y_max 是指定的范围，np.linspace 是用来生成等间隔的数值序列的函数，500 是指定生成的序列长度。生成的网格可以用于绘制三维图形或者进行插值计算等...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()请详细分析此代码

8. 使用 meshgrid() 方法将 xx 和 yy 进行组合，生成了一个网格点坐标矩阵 XX 和 YY； 9. 使用 decision_function() 方法对网格点坐标进行分类，并将其保存到 Z 中； 10. 使用 contour() 方法绘制了等高线图，其中 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import tree # 生成所有测试样本点 def make_meshgrid(x, y, h=.02): x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy # 对测试样本进行预测，并显示 def plot_test_results(ax, clf, xx, yy, **params): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, **params) # 载入iris数据集（只使用前面连个特征） iris = datasets.load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.20,random_state = 20) # 创建并训练决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 决策树分类器 clf = clf.fit(X_train,y_train) # 生成所有测试样本点 plt.figure(dpi=200) # feature_names=iris.feature_names设置决策树中显示的特征名称 tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names) # 显示测试样本的分类结果 title = ('DecisionTreeClassifier') fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) plot_test_results(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) # 显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

4.使用make_meshgrid函数生成测试样本点的网格，并使用plot_test_results函数对测试样本进行预测，并将分类结果可视化显示在网格上。 5.最后使用scatter函数将训练样本显示在图像上，并设置相关的标题、坐标轴和...

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))

这段代码使用 NumPy 库中的 meshgrid 函数生成了一个二维网格，其中 xx 和 yy 分别表示该网格中每个点的 x 和 y 坐标。np.arange 函数用于生成一维数组，其参数分别为起始点、终止点和步长。因此，np.arange(x_min, ...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=1000) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()在这段代码中random_state的值对其有什么影响

在这段代码中，random_state是用于控制生成的随机数据的种子值，其对其有影响。具体地说，当我们使用相同的random_state值时，每次生成的随机数据都是相同的。这在调试和测试模型时非常有用，因为它允许我们进行可...

xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange=(y_min,y_max,h))写的对吗

xx,yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) 其中，np.arange 的写法也有一个小错误，应该是 np.arange(y_min, y_max, h)，而不是 np.arange=(y_min, y_max, h)，也...

def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh]) model.cpu() X=X.cpu() mesh1 = np.arange(axl, axr, 0.01) mesh2 = np.arange(byl, byh, 0.01) xx, yy = np.meshgrid(mesh1, mesh2) with torch.no_grad(): data = torch.from_numpy(np.vstack((xx.reshape(-1), yy.reshape(-1))).T).float().cpu() Z = model(data).detach() Z = np.argmax(Z, axis=1).reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.rainbow, alpha=0.3) yue_plot_data(X, y, axl,axr,byl,byh) 是什么意思

这段代码定义了一个函数 ys_plot_model，这个函数有三个输入参数：X、y 和 model。接着这个函数定义了一个图形对象，大小为 8*6，然后在这个图形对象上绘制一个子图，编号为 111，也就是只有一个子图。

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题：我们把（2,0），（0,2），（0,0）这三个点当作类别1； （3,0），（0,3），（3,3）这三个点当作类别2， 训练好SVM分类器之后，我们预测（-1，-1），（4，4）这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重（原始问题中的系数）。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) ax.scatter(model.support_vectors...
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