data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2

这段代码使用了 NumPy 库生成一个形状为 (20, 6) 的二维数组，其中每行都是从正态分布中随机抽取的 6 个数，且每行的数值都加上了该行数除以 2 的值。具体来说，np.random.normal(size=(20, 6)) 生成了一个形状为 (20, 6) 的随机数组，而 np.arange(6) / 2 生成了一个一维数组，其值为 [0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5]，然后通过广播将其加到了随机数组的每一行上。

相关问题

# 聚类数据 import numpy as np pos = np.arange(0, 6, 5) # 两个中心点在x=0，x=5 size = 50 # 生成两个簇 x = np.array([ np.random.normal(i+np.random.random(), 1, size) for i in pos ]).flatten() y = np.array([ np.random.normal(i+np.random.random(), 1, size) for i in pos ]).flatten() print(x.shape, y.shape)编写Python程序，实现以下要求： 画出上面数据的散点图 采用scipy.cluster.vq.kmeans()聚类，并在散点图中画出聚类中心点

以下是实现要求的Python代码：

import numpy as np
from scipy.cluster.vq import kmeans
import matplotlib.pyplot as plt

pos = np.arange(0, 6, 5)  # 两个中心点在x=0，x=5
size = 50  # 生成两个簇
x = np.array([np.random.normal(i+np.random.random(), 1, size) for i in pos]).flatten()
y = np.array([np.random.normal(i+np.random.random(), 1, size) for i in pos]).flatten()

# 画出散点图
plt.scatter(x, y)

# 聚类
data = np.array(list(zip(x, y)))
centroids, _ = kmeans(data, 2)

# 画出聚类中心点
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')

plt.show()

运行程序后，会弹出一个散点图窗口，其中红色叉号表示聚类中心点。

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1)

这段代码看起来是在生成一个二分类数据集，其中p是特征数量，n是样本数量，beta是回归系数。首先，通过np.random.normal生成一个(n,p)维度的随机数组作为X特征矩阵。然后，通过np.random.normal生成一个长度为n的随机数组作为误差项epsilon。紧接着，初始化一个长度为n的全0数组Y，然后根据epsilon和X与beta的乘积的正负情况，将Y相应位置赋值为0或1，从而生成二分类标签。最后，将X和Y拼接在一起，形成完整的数据集data。