用python写使用非线性的SVC（RBF kernel）做XOR问题的二分类，同时画出热图

好的，我们可以使用Python中的sklearn库来实现这个任务。以下是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

# XOR问题的输入和标签
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 定义SVC模型
clf = SVC(kernel='rbf')

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 生成网格数据用于绘制决策边界
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-0.5, 1.5, 100),
                     np.linspace(-0.5, 1.5, 100))
Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制决策边界和支持向量
plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.linspace(Z.min(), 0, 7), cmap=plt.cm.PuBu)
plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0], linewidths=2, colors='darkred')
plt.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
            linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.xlim(-0.5, 1.5)
plt.ylim(-0.5, 1.5)
plt.title("SVC with RBF kernel for XOR problem")

# 绘制混淆矩阵
plot_confusion_matrix(clf, X, y)
plt.show()

代码中使用了sklearn库中的SVC类来定义一个使用RBF核的支持向量机模型。我们使用XOR问题的输入和标签来训练这个模型，然后生成网格数据用于绘制决策边界。最后，我们使用matplotlib库来绘制决策边界、支持向量和混淆矩阵的热图。

运行代码后，我们可以看到绘制出了一个决策边界和支持向量，同时也显示了混淆矩阵的热图。