xx,yy = np.meshgrid(x,y)

时间: 2023-09-04 10:08:26 浏览: 96
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# Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）

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np.meshgrid(x,y)是一个numpy函数，用于生成一个二维平面上的网格点坐标矩阵。其中x和y分别是一维数组，xx和yy则是对应的二维数组，数组的形状由x和y的长度决定。xx中的每一行都是x的一个副本，yy中的每一列都是y的一个副本。这样，xx和yy中每一个元素的坐标就能对应到平面上的一个点。
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numpy中的meshgrid函数的使用

numpy官方文档meshgrid函数帮助文档https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.meshgrid.html meshgrid(*xi, **kwargs) 功能：从一个坐标向量中返回一个坐标矩阵 参数： x1,x2…,xn：数组,一维的数组代表网格的坐标。 indexing：{‘xy’,’ij’}，笛卡尔坐标’xy’或矩阵’ij’下标作为输出，默认的是笛卡尔坐标。 sparse：bool类型，如果为True，返回一个稀疏矩阵保存在内存中，默认是False。 copy：bool类型，如果是False，返回一个原

xx, yy = np.meshgrid(x, y)

xx 和 yy 是通过 np.meshgrid() 函数生成的两个二维数组，用来表示网格中每个点的 x 和 y 坐标。xx 的每个元素代表了对应点的 x 坐标，而 yy 的每个元素则代表了对应点的 y 坐标。 这段代码常用于生成...

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .02), np.arange(y_min, y_max, .02))

这行代码使用numpy库中的meshgrid函数生成了一个网格矩阵，其中xx和yy分别表示网格矩阵中所有点的x坐标和y坐标。np.arange用于生成一维的坐标轴数组，.02表示步长，x_min和x_max表示x轴的起止坐标，y_min和y_max表示...

XX,YY = np.meshgrid(xx,yy)

具体来说，xx 和 yy 分别是 $x$ 和 $y$ 方向上的坐标数组，meshgrid 函数将它们作为参数输入，生成两个矩阵 XX 和 YY，分别表示每个网格点在 $x$ 和 $y$ 方向上的坐标值。例如，XX[i][j] 和 YY[i][j] ...

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

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...

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

这行代码使用 numpy.meshgrid 函数生成一个二维的网格点坐标矩阵，其中 x_min, x_max, y_min, y_max 是网格点坐标的范围，h 是网格点之间的间距。生成的网格点坐标矩阵的第一个维度对应 y 坐标，第二个...

def calcPixelCenter(GTVs): # GTVs is 0-1 matrix x = np.arange(1, GTVs.shape[0]+1, 1) y = np.arange(1, GTVs.shape[1]+1, 1) xx, yy = np.meshgrid(x, y) index = np.where(GTVs>0.5) x0 = np.average(xx[index]) y0 = np.average(yy[index]) return x0,y0

具体来说，代码首先通过 np.meshgrid() 函数生成一个网格矩阵 xx 和 yy，用于表示 GTVs 矩阵中每个像素点的横、纵坐标。然后使用 np.where() 函数找到 GTVs 矩阵中值大于 0.5 的像素点的坐标，即有效像素点的坐标。...

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, ...

xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange=(y_min,y_max,h))写的对吗

xx,yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) 其中，np.arange 的写法也有一个小错误，应该是 np.arange(y_min, y_max, h)，而不是 np.arange=(y_min, y_max, h)，也...

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 = (x_max / x_min)/100 #间隔 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) X_plot = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()] C = 1.0 svc_classifier = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X,y) Z = svc_classifier.predict(X_plot) Z = Z.reshape(xx.shape)为什么训练和测试能用一样的数据

这段代码中并没有明确区分训练和测试数据，而是直接使用了变量X和y。这里的X和y是指整个数据集，包括训练数据和测试数据。在SVM分类器训练过程中，我们将整个数据集作为训练数据，因此训练和测试使用的是相同的数据...

def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh]) model.cpu() X=X.cpu() mesh1 = np.arange(axl, axr, 0.01) mesh2 = np.arange(byl, byh, 0.01) xx, yy = np.meshgrid(mesh1, mesh2) with torch.no_grad(): data = torch.from_numpy(np.vstack((xx.reshape(-1), yy.reshape(-1))).T).float().cpu() Z = model(data).detach() Z = np.argmax(Z, axis=1).reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.rainbow, alpha=0.3) yue_plot_data(X, y, axl,axr,byl,byh) 是什么意思

这段代码定义了一个函数 ys_plot_model，这个函数有三个输入参数：X、y 和 model。接着这个函数定义了一个图形对象，大小为 8*6，然后在这个图形对象上绘制一个子图，编号为 111，也就是只有一个子图。

X, Y = np.meshgrid(X, Y) 这段代码什么意思

其中，X和Y是一维的坐标数组，比如X=[1,2,3]，Y=[4,5,6,7]，那么执行np.meshgrid(X, Y)之后，会生成两个二维矩阵XX和YY，分别表示X和Y在二维空间中的网格坐标。比如，XX的第一行就是[1,2,3]，YY的第一行就是[4,4,4]...

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2, 3, 500), np.linspace(-1, 2, 500))

meshgrid 函数将这两个一维数组转换为两个二维矩阵 xx 和 yy，分别对应网格点的 x 坐标和 y 坐标。因此，xx 和 yy 的形状都是 (500, 500)，表示生成了一个 500×500 的网格。这个网格可以用于绘制等高线图...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()请详细分析此代码

7. 使用 linspace() 方法生成了一个 xx 和 yy 数组，分别对应 X 和 Y 轴的网格点； 8. 使用 meshgrid() 方法将 xx 和 yy 进行组合，生成了一个网格点坐标矩阵 XX 和 YY； 9. 使用 decision_function() 方法对网格点...

解释每一行代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() # 随机生成两类高斯分布的数据 from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(100, 2, centers=2, random_state=2, cluster_std=1.5) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='RdBu') ax.set_title('Two dimensional Bayes Model', size=14) xlim = (-8, 8) ylim = (-15, 5) xg = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 60) yg = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 40) xx, yy = np.meshgrid(xg, yg) Xgrid = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T for label, color in enumerate(['red', 'blue']): mask = (y == label) mu, std = X[mask].mean(0), X[mask].std(0) P = np.exp(-0.5 * (Xgrid - mu) ** 2 / std ** 2).prod(1) Pm = np.ma.masked_array(P, P < 0.03) ax.pcolorfast(xg, yg, Pm.reshape(xx.shape), alpha=0.5, cmap=color.title() + 's') ax.contour(xx, yy, P.reshape(xx.shape), levels=[0.01, 0.1, 0.5, 0.9], colors=color, alpha=0.2) ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

- 第十四行和第十五行使用linspace函数在x轴和y轴上均匀地生成60个和40个点，并将这些点组成一个网格。 - 第十七行和第十八行使用vstack函数将网格中的所有点按列方向堆叠起来，形成一个二维数组Xgrid，其中每一行...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=1000) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()在这段代码中random_state的值对其有什么影响

在这段代码中，random_state是用于控制生成的随机数据的种子值，其对其有影响。具体地说，当我们使用相同的random_state值时，每次生成的随机数据都是相同的。这在调试和测试模型时非常有用，因为它允许我们进行可...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets #引入sklearn自带的数据集 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #引入决策树分类模块 X,Y=[],[] #读取数据 fr = open("D:\大数据技术学习笔记\python学习\机器人学习\data\knn.txt") for line in fr.readlines(): line = line.strip().split() X.append([int(line[0]),int (line[1])]) Y.append(int(line[-1])) X=np.array(X) #转换成NumPy数组，x是特征属性集 #y是类别标签集 Y=np.array(Y) #去掉这3行的注释符即可对鸢尾花数据集分类 #iris = datasets.load_iris() #X = iris.data[:， [0， 2]] #Y = iris.target #训练决策树模型，限制树的最大深度为4 clf = DecisionTreeClassifier("entropy",max_depth=4) clf.fit(X, Y) #画分类界面图 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, 0.1), np.arange(y_min, y_max,0.1)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel ()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.3) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, alpha=1) plt.show() 如何生成决策树图代码实现

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