np.random.seed(1) N = 100 D = 2 X = np.random.randn(N, D) y = np.random.choice([-1, 1], size=N)

时间: 2023-06-26 22:10:29 浏览: 159
这段代码使用了 NumPy 库,首先通过设置随机种子为 1,生成了一个形状为 (100, 2) 的二维数组 X,其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。然后通过 np.random.choice 函数在 [-1, 1] 中随机选择 N 个数,作为标签 y。最终得到了一个包含 N 个样本和 D 个特征的数据集。
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x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100)ax = sns.displot(x) 写到pycharm里,pycharm为什么不出现图

在PyCharm中,你需要使用`plt.show()`来显示图形。添加这一行代码后,你的图形应该能够在PyCharm中正确显示。请尝试将以下代码添加到你的脚本中: ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_theme() np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() ``` 这样你就可以在PyCharm中看到生成的图形了。如果还有其他问题,请随时提问!

解释下面这段代码np.random.seed(1) X=np.r_[np.random.randn(10,2)-[2,2],np.random.randn(10,2)+[2,2]]

这段代码主要是用来生成一个二维随机数组X并且设置其随机种子(种子数为1)。其中,np.random.randn(10,2)表示生成一个10行2列的服从标准正态分布的随机数组,减去[2,2]表示将其所有元素都减去2。np.r_[]函数将两个随机数组进行拼接,其中第一个随机数组减去了[2,2],第二个随机数组加上了[2,2],得到的是一个20行2列的随机数组X。
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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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