xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 500), np.linspace(y_min, y_max, 500))

这是一个关于 Python 编程的问题，我可以回答。这行代码是用来生成一个二维网格的，其中 x_min, x_max, y_min, y_max 是指定的范围，np.linspace 是用来生成等间隔的数值序列的函数，500 是指定生成的序列长度。生成的网格可以用于绘制三维图形或者进行插值计算等操作。

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xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max), np.linspace(x2_min, x2_max)) grid = np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()]

这是一段 Python 代码，用于生成一个网格数据点的二维坐标。其中，xx1 和 xx2 通过 np.meshgrid 函数获得，np.linspace 函数用于生成一维的等差数列，ravel() 函数用于降维，np.c_ 函数将降维后的两个数组组合成一个二维数组。最终生成的 grid 数组即为所需的网格数据点坐标。

def plotBoundary(clf, X): '''Plot Decision Boundary''' x_min, x_max = X[:, 0].min() * 1.2, X[:, 0].max() * 1.1 y_min, y_max = X[:, 1].min() * 1.1, X[:, 1].max() * 1.1 # np.linspace(x_min, x_max, 500).shape---->(500, ) 500是样本数 # xx.shape, yy.shape ---->(500, 500) (500, 500) xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 500), np.linspace(y_min, y_max, 500)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) # model.predict:模型预测 (250000, ) # ravel()将多维数组转换为一维数组 xx.ravel().shape ----> (250000,1) # np.c 中的c是column（列）的缩写，就是按列叠加两个矩阵，就是把两个矩阵左右组合，要求行数相等。 # np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()].shape ----> (250000,2) 就是说建立了250000个样本 Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contour(xx, yy, Z) # 等高线得作用就是画出分隔得线 pass models = [svm.SVC(C, kernel='linear') for C in [1, 100]]

这段代码是用来画出SVM分类器的决策边界的。首先会根据输入的训练数据X，计算出X中每个特征的最小值和最大值，然后用这些值来确定绘图的范围。接着，生成一个网格点矩阵，该矩阵中的每个元素都是一个样本点，用来作为分类器的输入，分类器会根据这些点的结果来判断决策边界的位置。最后，根据分类器的结果，绘制出等高线图，来表示分类器的决策边界。其中，SVM分类器的参数是C和kernel，这里使用了线性核函数。