用中文写下面这段python代码注释import numpy as np np.random.seed(0) x = 800 n = 10 m = 200 samples = np.random.randint(1, x, size=(m, n))

# 导入numpy库
import numpy as np
# 随机数生成器种子为0
np.random.seed(0)
# 定义变量x为800
x = 800
# 定义变量n为10
n = 10
# 定义变量m为200
m = 200
# 生成一个200行10列的二维数组，元素为1到x-1之间的随机整数
samples = np.random.randint(1, x, size=(m, n))

相关问题

import seaborn as sns import numpy as np np.random.seed(123) # a、服从μ=0,σ=1 的正态分布： data=np.random.randn(10000) # data sns.distplot(data) # b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布： #loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数组形状 data2=np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) data2 sns.distplot(data2)这段代码用matplotlib绘制

下面是使用 Matplotlib 绘制两个正态分布的直方图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置主题
plt.style.use('ggplot')

# 生成数据
np.random.seed(123)
data1 = np.random.randn(10000)
data2 = np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000)

# 绘制直方图
plt.hist(data1, bins=50, alpha=0.5, label='μ=0, σ=1')
plt.hist(data2, bins=50, alpha=0.5, label='μ=2, σ=1')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Normal Distribution')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

其中，`plt.hist()` 函数用于绘制直方图，参数 `bins` 指定直方图的箱子数，参数 `alpha` 指定透明度，参数 `label` 指定标签。`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数用于添加横轴和纵轴标签，`plt.title()` 函数用于添加标题。最后，使用 `plt.legend()` 函数添加图例，使用 `plt.show()` 函数显示图形。

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

### 使用 Python Numpy、Scikit-Learn SVR 及 Matplotlib 进行数据处理与机器学习模型训练及结果可视化

#### 数据准备
为了展示如何使用这些库，假设有一个简单的回归问题。这里先创建一些合成的数据用于说明。

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

np.random.seed(0)
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

这段代码利用 `numpy` 创建了一组特征矩阵 `X` 和目标向量 `y`，其中加入了正弦函数产生的标签值[^1]。

#### 添加噪声到目标变量
为了让例子更贴近现实情况，在目标变量上加入了一些高斯白噪声：

y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(8))

这一步操作使得部分样本点偏离原始曲线，模拟真实世界中的测量误差或不确定性[^2]。

#### 构建支持向量机回归模型
接下来定义三个不同核函数的支持向量回归器实例，并拟合之前生成的数据集：

svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2)

# 训练模型
svrs = [svr_rbf.fit(X, y),
        svr_lin.fit(X, y),
        svr_poly.fit(X, y)]

上述过程分别初始化了径向基函数(RBF)、线性和多项式的 SVM 回归模型并进行了参数设置和训练[^3]。

#### 结果可视化
最后通过 `matplotlib` 将预测的结果绘制出来以便直观比较各个模型的表现：

lw = 2
plt.figure(figsize=(16, 9))

for i, color in zip(range(len(svrs)), ['m', 'c', 'g']):
    plt.plot(X, svrs[i].predict(X), color=color,
             label=f'SVR with {["RBF", "Linear", "Polynomial"][i]} kernel',
             lw=lw)

plt.scatter(X[svr_rbf.support_], y[svr_rbf.support_],
            facecolors='none', edgecolors='k', marker='o', s=100, label='Support vectors')
plt.scatter(X[:], y[:], facecolor='black', marker='.', alpha=.75, label='Training data')

plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.05), fancybox=True, shadow=True, ncol=3)
plt.show()

此段脚本不仅展示了三种不同类型内核下的 SVR 模型对于给定数据集的学习效果，还特别标记出了支持向量的位置，帮助理解 SVM 工作原理的同时也增强了图形的信息表达能力[^4]。