试用 sklearn 的 svc 函数对西瓜数据集3.0a进行分类，画出散点图和分离超平面。并与logistic分类方法比较。

好的，我来给您讲一下如何使用sklearn的SVC函数对西瓜数据集3.0a进行分类。

首先，我们需要导入相关的库和数据集。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets

# 导入西瓜数据集3.0a
data = np.loadtxt('watermelon3.0a.txt', delimiter=',')
X = data[:, 1:3]  # 取特征
y = data[:, 3]  # 取标签

接下来，我们可以使用SVC函数进行分类。代码如下：

# 创建SVC分类器对象
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)

# 训练模型
svc.fit(X, y)

# 预测
y_pred = svc.predict(X)

然后，我们可以利用matplotlib库绘制散点图和分离超平面。代码如下：

# 画出散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)

# 画出分离超平面
w = svc.coef_[0]
a = -w[0] / w[1]
xx = np.linspace(0, 1)
yy = a * xx - (svc.intercept_[0]) / w[1]
plt.plot(xx, yy)

# 设置坐标轴范围
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)

# 显示图像
plt.show()

最后，我们可以将SVC分类方法和Logistic分类方法进行比较。代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建Logistic分类器对象
lr = LogisticRegression()

# 训练模型
lr.fit(X, y)

# 预测
y_pred_lr = lr.predict(X)

# 画出散点图和分离超平面
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(121)
plt.title('SVC')
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.plot(xx, yy)
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)

plt.subplot(122)
plt.title('Logistic')
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
w = lr.coef_[0]
a = -w[0] / w[1]
xx = np.linspace(0, 1)
yy = a * xx - (lr.intercept_[0]) / w[1]
plt.plot(xx, yy)
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)

plt.show()

这样，我们就可以得到SVC分类方法和Logistic分类方法的比较结果了。