详解make C=2的作用

"make C=2" 是一个命令，它告诉编译器生成的代码要使用C语言标准的第二个版本（C2）。在大多数情况下，编译器都默认使用最新版本的C语言标准，但是有些情况下需要使用旧版本的标准来确保代码的兼容性。

使用 "make C=2" 命令可以让程序员在编译程序时指定使用C2版本，这通常用于在老旧的系统或者嵌入式设备上编写C语言代码，以确保代码的可移植性和兼容性。另外，使用C2版本还可以提高代码的性能和可读性。

相关问题

sklearn make_blobs 详解

`make_blobs`是Scikit-learn库中用于生成聚类数据集的函数。该函数可以用于生成多类别数据集，每个类别可以是一个高斯分布的数据集或由任意形状的点群组成的数据集。这个函数的使用方法如下：

from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2, random_state=0)

# 参数说明：
# n_samples：生成样本数
# centers：簇中心的个数或者自定义的中心点
# n_features：特征数
# random_state：随机种子

这个函数返回两个数组，第一个数组是样本数据，第二个数组是对应的标签。可以通过可视化数据来更好地理解这个函数生成的数据集：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化数据集
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='rainbow')
plt.show()

这个函数生成的数据集通常用于聚类算法的测试和可视化。通过生成不同的参数，可以获得不同形状、不同数量的数据集，以及不同数量的类别。

sklearn 的 make_classification详解

make_classification是scikit-learn中的一个函数，用于生成分类数据集。它可以根据指定的参数生成多类、二分类或多标签分类的数据集。

函数的常用参数如下：

- n_samples：生成样本数。
- n_features：样本特征数。
- n_informative：生成数据集中有信息的特征数。
- n_redundant：生成数据集中冗余特征数。
- n_repeated：生成数据集中重复特征数。
- n_classes：生成数据集中的类别数，默认为2。
- n_clusters_per_class：每个类别中的簇数。
- weights：每个类别的权重。

下面是一个使用make_classification生成二分类数据集的例子：

from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1)

# 绘制数据集
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', c=y, s=25, edgecolor='k')
plt.show()

该代码生成了一个包含100个样本，每个样本有2个特征，其中有2个特征具有信息，没有冗余特征，每个类别中有1个簇的二分类数据集，并将其绘制出来。

make_classification函数的灵活性很高，可以通过调整参数生成不同种类的数据集，可以用于分类模型的测试和演示。