def plotDescisionBoundary(X, y, theta):具体代码

这是一个基本的决策边界绘制函数，它使用matplotlib库绘制二维数据点和线性决策边界。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plotDescisionBoundary(X, y, theta):
    """
    Plots the data points X and y along with the decision boundary defined by theta.
    """
    # Plot data points
    plt.scatter(X[y==0, 0], X[y==0, 1], c='r', label='y=0')
    plt.scatter(X[y==1, 0], X[y==1, 1], c='b', label='y=1')
    
    # Define the range of x and y values
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1))
    
    # Generate predictions for each point in the meshgrid
    Z = np.dot(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel(), np.ones(xx.ravel().shape)], theta)
    Z = np.where(Z >= 0, 1, 0)
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    
    # Plot decision boundary
    plt.contour(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
    plt.xlabel('Feature 1')
    plt.ylabel('Feature 2')
    plt.legend()
    plt.show()

该函数接受三个参数：数据集X，标签y和模型参数theta。这里假设X是一个二维矩阵，每行代表一个数据点，第一列是第一个特征，第二列是第二个特征。y是一个向量，代表每个数据点的标签，theta是一个长度为3的向量，代表线性模型的参数。

该函数首先使用matplotlib的scatter函数绘制数据点。然后，它使用meshgrid函数生成一个二维矩阵，代表所有可能的特征值的组合。它使用np.c_函数将这个矩阵与一个全为1的列向量连接起来，并计算每个点的预测结果。最后，它使用contour函数绘制决策边界，并使用xlabel和ylabel函数设置坐标轴标签。