1）通过numpy.random随机生成1000组(x,y), x,y的范围在(-1000,1000)之间； 2）按照 公式yp = 1.0 * x**2 + 2.0 * y**2 + 2.0*x*y + 5.0 * x - 400000的数值给定每一组(x,y)对应的标签值，如果yp>0,(x,y)对应标签值为1，否则为0； 3）根据每一组(x,y)对应的标签值绘制出如下图所示的散点图。

好的，您的问题是如何实现上述要求，我来给您讲一下具体的步骤。

首先，我们需要导入numpy和matplotlib库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用numpy.random生成1000组(x,y)：

x = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))
y = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))

接着，我们可以根据给定的公式计算每组(x,y)对应的标签值：

yp = 1.0 * x**2 + 2.0 * y**2 + 2.0*x*y + 5.0 * x - 400000
labels = np.where(yp > 0, 1, 0)

最后，我们可以使用matplotlib绘制出散点图：

plt.scatter(x[labels==1], y[labels==1], c='r', marker='.')
plt.scatter(x[labels==0], y[labels==0], c='b', marker='.')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

其中，第一行代码绘制了标签值为1的点，使用红色点标记；第二行代码绘制了标签值为0的点，使用蓝色点标记；最后两行代码设置了x轴和y轴的标签，并将图形显示出来。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))
y = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))
yp = 1.0 * x**2 + 2.0 * y**2 + 2.0*x*y + 5.0 * x - 400000
labels = np.where(yp > 0, 1, 0)

plt.scatter(x[labels==1], y[labels==1], c='r', marker='.')
plt.scatter(x[labels==0], y[labels==0], c='b', marker='.')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

希望能帮到您！