from pylab import * ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X = np.arange(-5,5,0.25) Y = np.arange(-5,5,0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) #plot_surface函数用于绘制曲面 ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm) show()这段代码生成的函数原型是什么

这段代码并不是生成函数的代码，而是生成一个二元函数的三维曲面图的代码。其中，X和Y是网格点的横纵坐标，Z是对应的函数值。可以使用`plot_surface`函数绘制出曲面图。函数原型如下：

plot_surface(X, Y, Z, *, alpha=None, antialiased=None, cmap=None, color=None, facecolors=None, norm=None, rstride=None, shade=None, stride=None, **kwargs)

其中，X、Y、Z三个参数分别表示数据的横坐标、纵坐标、高度，其他参数用于设置曲面图的各种属性。

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from pylab import * ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X = np.arange(-5, 5, 0.25) Y = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) #生成网格点坐标矩阵 R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) #plot_surface函数用于绘制曲面 ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm) show()这段代码生成的函数原型是什么

这段代码生成的是一个二元函数的三维曲面图。其中，X和Y是网格点的横纵坐标，Z是对应的函数值。可以使用`plot_surface`函数绘制出曲面图。函数原型如下：

plot_surface(X, Y, Z, *, alpha=None, antialiased=None, cmap=None, color=None, facecolors=None, norm=None, rstride=None, shade=None, stride=None, **kwargs)

其中，X、Y、Z三个参数分别表示数据的横坐标、纵坐标、高度，其他参数用于设置曲面图的各种属性。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 上述代码建立的模型对于的方程是什么

上述代码建立了一个线性回归模型和一个决策树回归模型。这两个模型分别用于预测目标变量y和特征变量X之间的关系。

对于线性回归模型，它的方程可以表示为：
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn
其中，y是目标变量，x1, x2, ..., xn是特征变量，b0, b1, b2, ..., bn是线性回归模型的系数。

对于决策树回归模型，它的方程是一棵决策树，每个叶节点都代表一个预测值。决策树通过特征的条件判断来选择不同的路径，并根据路径上的叶节点给出预测值。

需要注意的是，方程的具体形式需要根据数据集和模型参数进行计算，以上代码没有给出具体的方程表达式。如果你想得到具体的方程，请使用模型的coef_属性（对于线性回归模型）或查看决策树模型的可视化结果。