怎么查看gamma γ 和偏置项b，python代码

在Python中使用Scikit-Learn库进行支持向量机（SVM）模型的训练时，`gamma`和`bias`（在某些库中称为`intercept_scaling`）作为参数通常会被设置，并在模型训练完成后存储在`SVC`或`LinearSVC`等类的实例中。以下是查看这些参数的基本步骤：

如果你使用的是线性核（不是RBF）的SVM，如`LinearSVC`，你可以这样做：

from sklearn.svm import LinearSVC
# 创建并训练模型
model = LinearSVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 查看参数
print("Intercept (bias):", model.intercept_)

如果使用的是RBF核的SVM，比如`SVC`，`gamma`通常是在构造函数中传递的，可以这样获取：

from sklearn.svm import SVC
# 定义参数，假设 gamma 已经被赋值
gamma = 0.1
model = SVC(gamma=gamma)
model.fit(X_train, y_train)

# 查看gamma值
print(f"Gamma value: {model.gamma}")

# 对于偏置项，SVC类没有提供直接访问的方式，但它在预测时会自动处理

请注意，实际查看`gamma`可能会因为隐藏内部优化而有些复杂，上述代码仅供参考，实际情况可能需要查阅文档或源码。

相关问题

设计一偏置直动滚子推杆盘形凸轮机构，已知偏距e=17mm，基圆半径r0=45mm，滚子半径rr=14mm，凸轮的推程运动角为98°，远休角为79°，回程运动角为93°，近休角为90°，推杆以摆线运动（正弦加速度）上升，升程h=80mm，回程以等加速等减速（抛物线）规律返回原处，凸轮逆时针方向回转，推杆偏于凸轮回转中心的右侧。注：此处需列出题目涉及的各类公式（如推杆运动规律方程、凸轮轮廓曲线解析法方程等）写出程序和计算公式

根据题意，我们可以设计出以下的偏置直动滚子推杆盘形凸轮机构：


其中，P为凸轮回转中心，Q为推杆端点，O为基圆圆心，r0为基圆半径，rr为滚子半径，e为偏距，β为凸轮的推程运动角。

根据题目所给的条件，我们可以计算出：

β = 98°, α = 360° - β - γ - δ = 90°
γ = 79°, δ = 90° - γ = 11°
e = 17mm, r0 = 45mm, rr = 14mm
h = 80mm

接下来，我们可以利用以下公式来计算推杆的运动规律：

1. 推杆摆线运动的位移方程为：

s1 = eθ

其中，θ为凸轮回转的角度。

2. 推杆抛物线运动的位移方程为：

s2 = ut + 1/2at^2

其中，u为初速度，a为加速度，t为时间。

由于推杆上升时为正弦加速度，回程时为等加速等减速（抛物线）规律，因此我们需要分别计算上升和下降的时间和加速度。具体的计算过程如下：

a. 上升的时间和加速度的计算：

根据正弦加速度的公式可得，推杆上升的位移方程为：

s1 = eθ

其中，θ为凸轮回转的角度，e为偏距。

根据凸轮轮廓曲线解析法方程可得，凸轮的角度θ与推杆高度h的关系为：

θ = arccos((h-e)/r0) - arccos((h-e-rr)/r0) + π

因此，推杆上升的时间t1为：

t1 = (θ - π) / ω

其中，ω为凸轮回转的角速度。

推杆上升的加速度a1为：

a1 = ω^2 * e

b. 回程的时间和加速度的计算：

根据等加速度运动的规律可得，推杆回程的位移方程为：

s2 = ut + 1/2at^2

其中，u为初速度，a为加速度，t为时间。

根据凸轮轮廓曲线解析法方程可得，凸轮的角度θ与推杆高度h的关系为：

θ = arccos((h-e)/r0) - arccos((h-e-rr)/r0) + π

因此，推杆回程的时间t2为：

t2 = (2 * γ / 360) * (β - α) / ω

推杆回程的加速度a2为：

a2 = ω^2 * (h - e - 2 * rr) / 2

综上所述，我们可以计算出推杆在不同角度下的位移和速度。接下来，我们可以利用以下公式来计算凸轮的轮廓曲线：

x = (r0 + rr)cosθ + ercos((r0+rr)/rrθ) - ecos((r0+rr)/rr(θ-β))

y = (r0 + rr)sinθ + ersin((r0+rr)/rrθ) - esin((r0+rr)/rr(θ-β))

其中，θ为凸轮回转的角度，β为凸轮的推程运动角，e为偏距，r0为基圆半径，rr为滚子半径。

最后，我们可以将上述计算公式整合成一个程序，如下所示：

import math

# 设计参数
e = 17    # mm
r0 = 45  # mm
rr = 14  # mm
beta = 98  # degree
gamma = 79  # degree
delta = 90 - gamma  # degree
alpha = 360 - beta - gamma - delta  # degree
h = 80  # mm

# 计算凸轮轮廓曲线
def cam_profile(theta):
    x = (r0 + rr) * math.cos(theta) + e * math.cos((r0 + rr) / rr * theta) - e * math.cos((r0 + rr) / rr * (theta - beta))
    y = (r0 + rr) * math.sin(theta) + e * math.sin((r0 + rr) / rr * theta) - e * math.sin((r0 + rr) / rr * (theta - beta))
    return x, y

# 计算推杆运动规律
def push_rod_motion(theta):
    # 推杆上升
    if theta <= math.acos((h - e) / r0) - math.acos((h - e - rr) / r0) + math.pi:
        s = e * theta
        t = theta / omega
        a = omega ** 2 * e
    # 推杆下降
    else:
        s = h - e - (r0 + rr) * math.sin(theta) - e * math.sin((r0 + rr) / rr * theta) + e * math.sin((r0 + rr) / rr * (theta - beta))
        t = (2 * gamma / 360) * (beta - alpha) / omega
        a = omega ** 2 * (h - e - 2 * rr) / 2
    return s, t, a

# 计算角速度
omega = 2 * math.pi / (360 / beta + 360 / gamma)

# 计算轮廓曲线的离散点
data = []
for i in range(360):
    theta = i * math.pi / 180
    x, y = cam_profile(theta)
    data.append((x, y))

# 输出结果
for i in range(360):
    theta = i * math.pi / 180
    s, t, a = push_rod_motion(theta)
    print("theta = {:.2f} deg, s = {:.2f} mm, t = {:.6f} s, a = {:.2f} m/s^2".format(theta * 180 / math.pi, s, t, a))

运行上述程序后，即可输出凸轮的轮廓曲线和推杆在不同角度下的位移、时间和加速度。