# 画图 plt.figure(figsize=(9, 4), dpi=100) x1 = np.linspace(1, 7, 7) x2 = np.linspace(1, 12, 12) plt.subplot(121) plt.title('x^0') plt.plot(x2, data_0_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data, marker='^') plt.subplot(122) plt.title('x^1') plt.plot(x2, data_1_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data_1, marker='^') plt.show()

这段代码使用了 matplotlib 库来进行数据可视化。首先创建了一个大小为 (9, 4)、分辨率为 100 的画布，然后将画布分成两个子图（subplot）（1 行 2 列，第一个子图）。左边的子图绘制了 x^0 的预测值和原始数据，右边的子图绘制了 x^1 的预测值和原始数据。其中，x1 和 x2 分别是 7 个和 12 个等间距的数据点，data 和 data_1 是对应的原始数据，data_0_hat 和 data_1_hat 是使用模型预测得到的结果。在绘制时，使用了不同的标记来区分不同的数据点。最后使用 plt.show() 显示画布。

相关问题

t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()

这段代码存在问题，需要进行修改才能正常运行。可以尝试以下修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0, 3, 1000)
f = 1
x = np.sin(2*np.pi*f*t)

plt.figure(figsize=(15,3))
plt.plot(t,x)
plt.show()

plt.figure(figsize=(3,3))
plt.plot(t,x)
plt.show()

修改后的代码会生成两个正弦波图，一个图像宽度较大，一个图像宽度较小。其中，`t`被修改为等分1000份的向量，以保证正弦波的平滑程度。

plt.figure(figsize=(8,4),dpi=100)

As an AI language model, I do not have the capability to display visualizations. However, I can explain that the code "plt.figure(figsize=(8,4),dpi=100)" is used in Python to create a new figure with a specific size and resolution.

- "figsize=(8,4)" sets the width and height of the figure to 8 and 4 inches, respectively.
- "dpi=100" sets the resolution of the figure to 100 dots per inch.

This code is often used in conjunction with other plotting functions in the Matplotlib library to create customized and high-quality visualizations.