xy = np.random.random((n, 2))是什么意思
时间: 2024-04-21 10:29:49 浏览: 19
`xy = np.random.random((n, 2))` 是 NumPy 库中的一个函数,它用于生成一个形状为 `(n, 2)` 的二维数组,其中每个元素是 [0, 1) 范围内的随机数。具体来说,该函数会生成一个由 `n` 行、2列组成的数组,其中每个元素都是在 [0, 1) 范围内的随机数。
这个函数通常被用来生成随机的数据点坐标,比如在二维平面上生成 `n` 个随机点。我们可以将这些随机点的坐标保存在一个二维数组 `xy` 中,以便后续的数据处理和可视化。
相关问题
# 导入必要的库 from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()检查出现的错误并优化此代码
这段代码的导入库部分和随机数据生成部分没有问题。但是在创建SVM分类器时,C参数的值设置为1000可能过大,会导致模型过于复杂,容易出现过拟合现象。建议将C值调小一些,比如设置为1。同时,在绘制决策边界和边界时,alpha参数设置为0.5可能太大了,建议调小一些,比如设置为0.2。
下面是修改后的代码:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一些随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6)
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 训练分类器
clf.fit(X, y)
# 绘制数据和决策边界
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
# 创建网格来评估模型
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
# 绘制决策边界和边界
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.2, linestyles=['--', '-', '--'])
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.show()
```
import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误
根据你提供的代码,可能存在以下几个问题:
1. 在导入make_blobs时没有使用,可以删除或注释掉相关代码:
```
from sklearn.datasets import make_blobs
# ...
# data4,data3= make_blobs(random_state=6)
```
2. 数据集`test_data`和`train_data`中的数据和标签可能没有对应,可以通过打印数据集的shape比对数据数量是否一致。
3. 对数据集进行随机采样时,可能会导致数据和标签对应错误,可以使用numpy的shuffle函数进行随机打乱。
4. 在训练SVM模型时,数据集的标签需要进行reshape操作,以确保标签和数据数量一致。
修改后的代码如下:
```
import scipy.io as scio
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn import svm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat')
train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat')
data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0)
data3 = train_data['label'].reshape(-1)
# 随机打乱数据集
indices = np.arange(data2.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
data2 = data2[indices]
data3 = data3[indices]
# 选择前200个数据作为训练集
data2 = data2[:200]
data3 = data3[:200]
# 创建一个高斯内核的支持向量机模型
clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000)
clf.fit(data2, data3)
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data2)
data4 = pca.transform(data2)
plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
axis = plt.gca()
xlim = axis.get_xlim()
ylim = axis.get_ylim()
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape)
axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])
axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none')
plt.show()
```
希望这些修改能够帮助你解决问题。
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