分析一下def plot_binomial(n, p): '''绘制二项分布的概率质量函数''' sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2)

时间: 2023-05-28 09:03:15 浏览: 59
这段代码定义了一个名为plot_binomial的函数,用于绘制二项分布的概率质量函数。其中,n和p是二项分布的参数,sample = np.random.binomial(n, p, size=10000)表示生成10000个符合二项分布的随机数样本。这个函数可以用于可视化二项分布的概率质量函数,帮助我们更好地理解和分析二项分布的性质和特点。
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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

这段程序是一个分类模型的辅助函数,包括了绘制决策边界、sigmoid函数和加载数据集的函数。具体实现如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # 设置最小值和最大值,并给它们一些填充 x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # 生成一个网格,网格中点的距离为h xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # 对整个网格预测函数值 Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制轮廓和训练样本 plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1 / (1 + np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # 样本数量 N = int(m / 2) # 每个类的样本数量 # 生成数据集 D = 2 # 特征维度 X = np.zeros((m, D)) # 特征矩阵 Y = np.zeros((m, 1), dtype='uint8') # 标签向量 a = 4 # 花的最大半径 for j in range(2): ix = range(N*j, N*(j+1)) t = np.linspace(j*3.12, (j+1)*3.12, N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta r = a*np.sin(4*t) + np.random.randn(N)*0.2 # radius X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure ``` 这段程序中包含了以下函数: - `plot_decision_boundary(model, X, y)`:绘制分类模型的决策边界,其中`model`是分类模型,`X`是特征矩阵,`y`是标签向量。 - `sigmoid(x)`:实现sigmoid函数。 - `load_planar_dataset()`:加载一个二维的花瓣数据集。 - `load_extra_datasets()`:加载五个其他数据集。

def plot_taylor_test(axes,refsample,sample,corr, *args, **kwargs): std = np.std(sample)/np.std(refsample) # corr = np.corrcoef(refsample, sample) # corr = abs(np.corrcoef(refsample, sample)) theta = np.arccos(corr) t,r = theta,std d = axes.plot(t,r, *args, **kwargs) #print(t) return d,r我只想提取这个函数的r应该怎么做

你可以直接调用该函数并传入参数,然后提取返回的 `r` 值即可。 示例代码: ```python # 假设 refsample、sample 和 corr 已经定义好了 import matplotlib.pyplot as plt def plot_taylor_test(axes, refsample, sample, corr, *args, **kwargs): std = np.std(sample) / np.std(refsample) theta = np.arccos(abs(corr)) t, r = theta, std d = axes.plot(t, r, *args, **kwargs) return d, r # 调用函数并提取 r 值 _, r = plot_taylor_test(plt.gca(), refsample, sample, corr) print(r) ```

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