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

时间: 2023-10-10 12:15:20 浏览: 32
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。
相关问题

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

`np.meshgrid(x, y)` 是一个函数，用于生成一个二维网格坐标矩阵。其中，`x` 和 `y` 是一维数组或列表，表示 x 和 y 坐标轴的取值。 `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坐标网格，用于在二维平面上进行计算、绘图等操作。可以通过 `xx` 和 `yy` 这两个数组来表示平面上的每个点的坐标。

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的一个副本。这样，xx和yy中每一个元素的坐标就能对应到平面上的一个点。

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详解numpy.meshgrid()方法使用

一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵 网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？ 看个图就明白了： 图中，每个交叉点都是网格点，描述这些网格点的坐标的矩阵，就是坐标矩阵...
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numpy.meshgrid()理解(小结)

主要介绍了numpy.meshgrid()理解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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...

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...

# 导入必要的库 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()检查出现的错误并优化此代码

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=0.2, linestyles=['--', '-', ...

# -*- 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...

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...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制轮廓和训练样本 plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, ...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-...

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...

# 导库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs # 创建数据点并分类 a, b = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(a[:, 0], a[:, 1], c=b, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 创建一个多项式内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='poly', C=1000) clf.fit(a, b) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidths=1, facecolors='none') plt.show()解释一下每行代码的意思

X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) 使用meshgrid函数生成一个由xx和yy组成的网格，然后使用vstack和ravel函数将网格展平成...

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, ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from itertools import product from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier n_points = 100 X1 = np.random.multivariate_normal([1,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X2 = np.random.multivariate_normal([2,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) print (X.shape, y.shape) clfs = [] neighbors = [1,3,5,9,11,13,15,17,19] for i in range(len(neighbors)): clfs.append(KNeighborsClassifier(n_neighbors=neighbors[i]).fit(X,y)) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1)) f, axarr = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 12)) for idx, clf, tt in zip(product([0, 1, 2], [0, 1, 2]), clfs, ['KNN (k=%d)' % k for k in neighbors]): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) axarr[idx[0], idx[1]].contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) axarr[idx[0], idx[1]].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k') axarr[idx[0], idx[1]].set_title(tt) plt.show()帮我逐句解析代码

Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) axarr[idx[0], idx[1]].contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) axarr[idx[0], idx[1]].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k'...

np.meshgrid

xx, yy = np.meshgrid(x, y) 这将生成两个二维数组 xx 和 yy，它们包含了所有可能的 (x, y) 组合。在这个例子中，xx 和 yy 的形状都是 (5, 5)。我们可以使用这些数组来计算函数值，例如： z =...

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

这是一个用于生成二维网格的代码，其中 x_min、x_max、y_min 和 y_max 分别是网格的最小和最大 x、y 坐标。np.linspace 用于生成两个坐标轴上的等间隔点，np.meshgrid 将这些点组合成一个网格。

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。

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MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。它通常用于分布式计算环境中，可以高效地处理大量数据并实现并行计算。在Python中，我们可以使用Hadoop Streaming来编写MapReduce程序。 下面是使用Python编写MapReduce的基本步骤： 1. Map阶段： - 编写一个mapper函数，该函数接收输入数据并将其转换为键值对的形式。 - 使用标准输入(sys.stdin)读取输入数据，并使用标准输出(sys.stdout)输出键值对。 2. Reduce阶段： - 编写一个reducer函数，该函数接收来自mapper函数输出的键
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ipqc工作总结PPT.pptx

"这是一份关于IPQC（在制品质量控制）的工作总结PPT，涵盖了IPQC的角色定义、工作总结、质量月报、质量提升计划、团队发展计划以及未来展望。" IPQC，全称为InProcess Quality Control，在制品质量控制，是制造过程中至关重要的一个环节。IPQC的主要职责在于通过抽检和检验在制品，确保生产出的产品符合预设的质量标准和客户期望。他们的工作包括但不限于： 1. **质量检验与控制**：对在制品进行定期抽样检验，以确认产品质量是否达标。 2. **环境与设备监控**：检查生产现场的环境条件和设备运行状态，确保符合生产要求。 3. **关键控制点检查**：在生产的关键阶段进行严格检查，及时发现问题。 4. **不合格品管理**：对不合格品进行标识、隔离，并追踪问题的解决过程。 5. **制定检验计划**：根据生产计划和产品标准，制定相应的检验程序和标准。 6. **数据收集与分析**：记录检验数据，通过分析找出潜在问题，提出改善建议。 在工作总结部分，IPQC强调了实时监控生产过程，确保每个环节都符合质量标准。他们定期抽检产品，快速反馈问题，并进行异常分析与改进，防止问题重复出现。此外，IPQC还负责对新员工进行培训，提高团队协作和管理，以提升整体工作效率和质量水平。 在IPQC质量月报中，提到了质量目标的达成情况。虽然目标完成率达到了98%，但仍有2%的差距，主要是由于员工操作失误和质量监控不足造成的。为了改进，IPQC计划加强员工培训，提高操作技能，增强质量意识，并增加检查频率，以更严格地控制产品质量。 对于未来的展望，IPQC可能会进一步强化团队建设，优化工作流程，持续提升产品质量，以达到更高的客户满意度。团队发展计划可能包括更系统的员工培训、更高效的沟通机制以及更有激励性的管理策略。 这份PPT详细呈现了IPQC在确保产品质量、处理异常情况、提高团队绩效等方面的工作内容和挑战，同时也展现了IPQC团队对质量提升和团队发展的持续关注和努力。