xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))

这段代码使用 NumPy 库中的 meshgrid 函数生成了一个二维网格，其中 xx 和 yy 分别表示该网格中每个点的 x 和 y 坐标。np.arange 函数用于生成一维数组，其参数分别为起始点、终止点和步长。因此，np.arange(x_min, x_max, 0.02) 生成了从 x_min 到 x_max，步长为 0.02 的一维数组，np.arange(y_min, y_max, 0.02) 同理。meshgrid 函数则将这两个一维数组转换为二维数组，其中 xx 的每一行都是从 x_min 到 x_max 的一维数组，yy 的每一列都是从 y_min 到 y_max 的一维数组。这样生成的 xx 和 yy 二维数组中，每个元素都是一个坐标点的 x 和 y 坐标值。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,:2] Y=iris.target print(iris.feature_names) cmap_light=ListedColormap(['#FFAAAA','#AAFFAA','#AAAAFF']) cmap_bold=ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','#0000FF']) clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=10,weights='uniform') clf.fit(X,Y) #画出决策边界 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,0.02), np.arange(y_min,y_max,0.02)) Z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) reshape(xx.shape) plt.figure() plt.pcolormesh(xx,yy,Z,cmap=cmap_light) #绘制预测结果图 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y,cmap=cmap_bold) plt.xlim(xx,min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.title('3_Class(k=10,weights=uniform)') plt.show()

这段代码的作用是使用K近邻算法对鸢尾花数据集进行分类，并绘制出分类的决策边界图。具体来说，代码首先加载鸢尾花数据集并提取其中的前两个特征作为模型输入，然后使用KNeighborsClassifier类创建一个K近邻分类器，并使用fit方法拟合数据集。接着，代码使用meshgrid函数生成一组网格点，并将其作为输入数据进行分类预测，最后将分类结果绘制成彩色的决策边界图。同时，代码还会将数据集中的样本点用散点图表示出来。

import scipy.io as sio from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=sio.loadmat('AllData') labels=sio.loadmat('label') print(data) class1 = 0 class2 = 1 idx1 = np.where(labels['label']==class1)[0] idx2 = np.where(labels['label']==class2)[0] X1 = data['B007FFT0'] X2 = data['B014FFT0'] Y1 = labels['label'][idx1].reshape(-1, 1) Y2 = labels['label'][idx2].reshape(-1, 1) ## 随机选取训练数据和测试数据 np.random.shuffle(X1) np.random.shuffle(X2) # Xtrain = np.vstack((X1[:200,:], X2[:200,:])) # Xtest = np.vstack((X1[200:300,:], X2[200:300,:])) # Ytrain = np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) # Ytest = np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) # class1=data['B007FFT0'][0:1000, :] # class2=data['B014FFT0'][0:1000, :] train_data=np.vstack((X1[0:200, :],X2[0:200, :])) test_data=np.vstack((X1[200:300, :],X2[200:300, :])) train_labels=np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) test_labels=np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) ## 训练SVM模型 clf=svm.SVC(kernel='linear', C=1000) clf.fit(train_data,train_labels.reshape(-1)) ## 用测试数据测试模型准确率 train_accuracy = clf.score(train_data, train_labels) test_accuracy = clf.score(test_data, test_labels) # test_pred=clf.predict(test_data) # accuracy=np.mean(test_pred==test_labels) # print("分类准确率为:{:.2F}%".fromat(accuracy*100)) x_min,x_max=test_data[:,0].min()-1,test_data[:,0].max()+1 y_min,y_max=test_data[:,1].min()-1,test_data[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),np.arange(y_min,y_max,0.02)) # 生成一个由xx和yy组成的网格 # X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T # Z = clf.decision_function(xy).reshape(xx.shape) # z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) z=xy.reshape(xx.shape) plt.pcolormesh(xx.shape) plt.xlim(xx.min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.xtickes(()) plt.ytickes(()) # # 画出分界线 # axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) # axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:1],c=test_labels,cmap=plt.cm.Paired) plt.scatter(clf.support_vectors_[:,0],clf.support_vectors_[:,1],s=80,facecolors='none',linewidths=1.5,edgecolors='k') plt.show()处理一下代码出错问题

代码中出现了几个错误：

1. 在最后几行代码中，plt.pcolormesh(xx.shape)应该改为plt.pcolormesh(xx, yy, z)，因为需要绘制的是网格xy上对应的值z。

2. 在plt.xtickes(())和plt.ytickes(())中，xtickes和ytickes应该改为xticks和yticks，因为正确的函数名是xticks和yticks。

3. 在plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:1],c=test_labels,cmap=plt.cm.Paired)中，test_data[:,0]和test_data[:1]应该改为test_data[:,0]和test_data[:,1]，因为需要绘制的是测试数据的两个特征值。

4. 在画出分界线的代码中，应该将注释的代码取消注释，即将axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])的注释去掉。