import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

在代码的第11行，报错是因为 x 中的索引应该是整数类型，而不是浮点数类型。在这行代码中，索引 `x[rand_idx, :]` 访问的是 x 中的第 rand_idx 行。但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。

为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下形式：

x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1)

这样就会将 rand_idx 转换为整数类型，然后使用整数索引来访问 x 中的行。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

这段代码的作用是导入必要的Python库，其中包括NumPy，Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d。

NumPy是Python的一个开源数学库，用于处理大型多维数组和矩阵，以及用于数学函数的高级操作。

Matplotlib是一个用于创建高质量图表和可视化的Python库，可以生成各种类型的图表，包括线图、散点图、直方图等。

mpl_toolkits.mplot3d是Matplotlib中用于创建3D图形的工具包。其中，Axes3D是用于在2D平面上绘制3D图形的类。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import h5py import random import os from plyfile import PlyData import subprocess from scipy.spatial import KDTree

这段代码与之前提到的代码是相同的，它导入了一些必要的库，包括`mpl_toolkits.mplot3d`用于创建3D图形，`matplotlib.pyplot`用于绘图，`numpy`用于数值计算，`h5py`用于处理HDF5格式数据，`random`用于生成随机数，`os`用于与操作系统交互。同时，还导入了`PlyData`和`subprocess`库。

最后，它还导入了`scipy.spatial`库中的`KDTree`类，用于进行KD树的构建和查询。

这段代码可能用于读取和处理三维点云数据，并使用KD树进行一些查询或计算。如果你有更具体的问题或需求，请告诉我，我会尽力帮助你。