ax.contour画实线

在matplotlib库中，`ax.contour()`函数主要用于绘制等高线图，如果你想在等值线上添加实线而不是默认的虚线，你可以通过设置`linestyles='solid'`来实现。这是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据网格
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
y = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X**2 + Y**2)

# 绘制等高线，实线风格
fig, ax = plt.subplots()
contours = ax.contour(X, Y, Z, levels=range(-1, 2), colors='black', linestyles='solid')

# 可选：给等高线添加标签
ax.clabel(contours, fontsize=9, inline=1, fmt='%1i')

plt.show()

在这个示例中，`linestyles='solid'`将所有等高线线条样式设为实线。如果你只想某些特定的线条是实线，可以指定每条线的`linestyle`。

相关问题

python中ax.contour的linestyle

在Python中，`ax.contour`函数用于绘制等高线图。可以通过`linestyle`参数来设置等高线的线型样式。常用的线型样式有：

- `'solid'`：实线
- `'dashed'`：破折线
- `'dashdot'`：点划线
- `'dotted'`：点线

例如，要将等高线设置为破折线，可以在`ax.contour`函数中设置`linestyle='dashed'`。具体示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X**2 + Y**2

fig, ax = plt.subplots()
cs = ax.contour(X, Y, Z, levels=[1, 2, 3], colors='k', linestyles='dashed')
ax.clabel(cs, inline=True, fontsize=10)

plt.show()

运行以上代码，可以得到一张等高线图，其中等高线的线型样式为破折线。

支持向量机算法实现并画出最大间隔超平面

首先需要明确一下，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的目标是找到一个最大间隔超平面，将数据集分成两类。在实际应用中，我们可以通过将多个二分类器组合来处理多分类问题。

下面是使用Python中的scikit-learn库来实现SVM算法并画出最大间隔超平面的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.r_[np.random.randn(20, 2) - [2, 2], np.random.randn(20, 2) + [2, 2]]
y = [0] * 20 + [1] * 20

# 创建SVM模型并拟合数据
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)

# 画出数据点和最大间隔超平面
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()

# 创建网格数据
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30),
                     np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30))
Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 画出最大间隔超平面和间隔边界
ax.contour(xx, yy, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
           linestyles=['--', '-', '--'])
ax.set_xlim(xlim)
ax.set_ylim(ylim)
plt.show()

运行上述代码，可以得到如下的图像：


其中，红色和蓝色的点分别表示两类数据点，黑色的实线表示最大间隔超平面，黑色的虚线表示间隔边界。可以看到，最大间隔超平面恰好将两类数据点分开，并且离两类数据点最近的点与最大间隔超平面的距离相等，这就是SVM算法的核心思想。