请补充以下代码import numpy as np import matplotlib,pyplot as plt X = [[0.63],[1.60],[0.08],[1.79],[1.21],[1.65],[0.13],[1.32],[0.87],[1.13],[1.69],[1.64],[1.35],[1.95],[0.89],[0.11],[1.16],[1.89],[0.66],[1.95]] X = np.arrary(X) y = np.array[[5,56],[7,23],][3,87],[10,17],[7,51],[8,47],[2,90],[7,63],[7,31],[8,21],[10,27],[8,48],[8,82],[8,44],[5,94],[4,64],[6,58],[10,78],[7,11],[9,85]] #plot original dataset plt.figure(1) plt.plot(X,y,'bo') plt.xlabel('$x: population$') plt.ylabel('$y: profit$') plt.title('original datase') plt.grid() plt.show() # generate X X_b = np.c_[np.ones((20,1)),X] print("X_b的前5行:") print(X_b[:5]) #get optimal paremeters of f(x) = theata0 + x*theta1 using LSM method # lsm method: "theta = (X^T * X)^-1 * X^t * y" theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y) # np.linalg.inv print("theta_best:") print(theta_best) #predict the y value where x = 0.9 x_value = 0.9
时间: 2023-06-12 09:02:28 浏览: 113
代码存在语法错误,应该为:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = [[0.63],[1.60],[0.08],[1.79],[1.21],[1.65],[0.13],[1.32],[0.87],[1.13],[1.69],[1.64],[1.35],[1.95],[0.89],[0.11],[1.16],[1.89],[0.66],[1.95]]
X = np.array(X)
y = np.array([[5,56],[7,23],[3,87],[10,17],[7,51],[8,47],[2,90],[7,63],[7,31],[8,21],[10,27],[8,48],[8,82],[8,44],[5,94],[4,64],[6,58],[10,78],[7,11],[9,85]])
此代码使用numpy和matplotlib库导入,将列表转换为numpy数组,其中X为一列列表,转换后为1维数组;y为二维列表,转换后为2维数组。这些数组可用于数据分析和可视化等操作。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np是导入numpy库,numpy是Python中用于科学计算的一个库,它提供了高效的数组操作和数学函数。而import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块,matplotlib是Python中用于绘制图表的一个库,pyplot模块提供了类似于MATLAB的绘图接口,可以绘制各种类型的图表,如折线图、散点图、柱状图等。
import warnings import freud import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt解释代码
这段代码是一个Python脚本的开头部分。首先,我们导入了`warnings`模块,它用于控制警告的显示。然后,我们导入了`freud`模块,它是一个用于计算粒子系统的库。接下来,我们导入了`numpy`模块,它是用于进行科学计算的强大工具包。最后,我们导入了`matplotlib`模块中的`pyplot`子模块,它是用于绘制图形的库。
这段代码的作用是为后续的代码提供所需的库和工具。