x = np.arange(-1, 1, 0.02) y = 2 * np.sin(x * 2.3) + np.random.rand(len(x)) 这段代码什么意思
时间: 2024-06-04 15:07:18 浏览: 145
这段代码使用 NumPy 库生成了一个一维数组 x,其取值范围为 [-1, 1),步长为 0.02。然后使用 sin 函数生成一个与 x 对应的一维数组 y,该数组中的元素值为 2*sin(2.3*x[i]) + 随机数。这里的随机数是使用 rand 函数生成的,其长度与 x 的长度相同,用于添加噪声。最终生成的 x 和 y 数组可以用于数据可视化,例如画出 sin 函数的图形及带噪声的实际数据点。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.uniform( -3,3, size=100) x = np.reshape(-1,1) y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100) plt.scatter(x,y) plt.show
这段代码是在生成一组随机数据,并画出散点图。具体解释如下:
1. `import numpy as np`:导入numpy库,并给库起一个别名 np。
2. `import matplotlib.pyplot as plt`:导入matplotlib库中的绘图模块,并给模块起一个别名 plt。
3. `x = np.random.uniform( -3,3, size=100)`:在区间 [-3, 3] 中随机生成100个数,并将这些数存储在数组 x 中。
4. `x = np.reshape(-1,1)`:将数组 x 的形状改为 (100, 1)。
5. `y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100)`:根据一定的数学公式计算 y 值,并加入一些随机噪声。
6. `plt.scatter(x,y)`:用散点图的方式将数组 x 和 y 绘制出来。
7. `plt.show()`:显示图形。
这段代码的作用是生成一个二次函数的随机数据,并将这些数据用散点图的形式显示出来。
x = np.random.uniform(-4,2,size=(100)) #随机生成数据 y = 2*x**2 + 4*x + 3 + np.random.randn(100) X = x.reshape(-1,1
这段代码是用来生成随机数据的。首先,使用`np.random.uniform`函数生成了100个在-4到2范围内均匀分布的随机数,并将其存储在变量`x`中。接下来,根据一定的公式计算出`y`的值,其中包含了一些噪声。最后,通过`x.reshape(-1,1)`将`x`转换成一个列向量,以便于后续的数据处理和模型训练。