根据X0 Y0 Z0 -51.6776 31.8523 -997.597 -48.5274 23.01 -998.124 -49.3401 27.1488 -989.889 -52.0774 33.8884 -993.546 -40.3329 40.1255 -990.376 -39.5202 35.9868 -998.611 -42.6704 44.829 -998.085 -43.0702 46.8651 -994.033 -62.9651 51.2521 -990.692 -65.6099 57.4425 -995.628 -64.5474 57.1917 -995.733 -62.0485 51.3429 -991.069 -66.2718 56.5688 -995.59 -63.7729 50.7201 -990.926 -58.0463 38.4691 -996.832 -59.4712 37.9542 -996.714 -62.475 47.6367 -990.758 -61.05 48.1514 -990.876 -60.3569 38.6427 -996.614 -66.4552 55.7603 -995.595 -57.797 39.5673 -996.826 -63.8953 56.6849 -995.807 -63.5565 55.7339 -995.863 这些三维坐标点绘制形貌图

时间: 2023-08-24 19:07:33 浏览: 61
为了绘制这些三维坐标点的形貌图,需要使用三维绘图软件。以下是使用 Python 中的 Matplotlib 和 mpl_toolkits 中的 mplot3d 绘制的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 将三维坐标点分别存储在 x、y、z 列表中 x = [-51.6776, -48.5274, -49.3401, -52.0774, -40.3329, -39.5202, -42.6704, -43.0702, -62.9651, -65.6099, -64.5474, -62.0485, -66.2718, -63.7729, -58.0463, -59.4712, -62.475, -61.05, -60.3569, -66.4552, -57.797, -63.8953, -63.5565] y = [31.8523, 23.01, 27.1488, 33.8884, 40.1255, 35.9868, 44.829, 46.8651, 51.2521, 57.4425, 57.1917, 51.3429, 56.5688, 50.7201, 38.4691, 37.9542, 47.6367, 48.1514, 38.6427, 55.7603, 39.5673, 56.6849, 55.7339, 995.863] z = [-997.597, -998.124, -989.889, -993.546, -990.376, -998.611, -998.085, -994.033, -990.692, -995.628, -995.733, -991.069, -995.59, -990.926, -996.832, -996.714, -990.758, -990.876, -996.614, -995.595, -996.826, -995.807, -995.863, -995.863] # 创建 3D 图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维散点图 ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ``` 运行上述代码可以得到绘制的三维形貌图,如下所示: ![三维形貌图](https://i.imgur.com/nx3BQ7L.png)

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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