用python语言编写一个程序，使用softmax回归实现梯度下降算法，决定迭代次数，计算每次迭代并绘制结果。数据集通过txt文件输入且x和y彼此独立。不使用sklearn库

在Python中，我们可以使用numpy库来创建矩阵运算，以及matplotlib库来绘制结果。以下是一个简单的softmax回归示例，包括梯度下降算法和迭代过程的可视化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def load_data(file_name):
    with open(file_name, 'r') as f:
        data = f.readlines()
        x_list = [list(map(float, line.split()[0::2])) for line in data]
        y_list = [int(line.split()[-1]) for line in data]
        return np.array(x_list), np.array(y_list)

def softmax(z):
    e_z = np.exp(z - np.max(z))
    return e_z / e_z.sum(axis=1, keepdims=True)

def sigmoid_derivative(z):
    return z * (1 - z)

def gradient_descent(data, learning_rate, num_iterations, lambda_param=0):
    x, y = data
    m = len(y)
    theta = np.zeros((data[0].shape[1], 1))  # 初始化权重向量

    for i in range(num_iterations):
        h = softmax(np.dot(x, theta))  # 预测概率
        error = h - y.reshape(-1, 1)  # 计算误差
        grad = (1/m) * np.dot(x.T, error) + ((lambda_param/m) * theta)  # 梯度计算
        theta -= learning_rate * grad  # 更新权重

        # 可视化
        if i % 100 == 0:
            plot_decision_boundary(theta, x, y)

    return theta

def plot_decision_boundary(theta, x, y):
    plt.plot(range(len(x)), x.dot(theta), label='Decision Boundary')
    plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, cmap='viridis', s=50)
    plt.legend()
    plt.title(f"Iteration {i+1}")
    plt.pause(0.01)  # 控制绘图速度
    plt.clf()  # 清除上一帧

# 假设你的数据文件名为"data.txt"
file_name = "data.txt"
x, y = load_data(file_name)

learning_rate = 0.01
num_iterations = 1000
theta = gradient_descent((x, y), learning_rate, num_iterations)

print("Final weights:", theta)

在这个例子中，我们首先从文本文件加载数据，然后定义了softmax函数、sigmoid导数和梯度下降算法。在每100次迭代后，都会绘制当前的决策边界。请注意，这只是一个简化版本的softmax回归，实际应用可能需要更复杂的处理。