1）通过numpy.random随机生成1000组(x,y), x,y的范围在(-1000,1000)之间； 2）按照 公式yp = 1.0 * x2 + 2.0 * y2 + 2.0xy + 5.0 * x - 400000的数值给定每一组(x,y)对应的标签值，如果yp>0,(x,y)对应标签值为1，否则为0； 3）根据每一组(x,y)对应的标签值绘制出如下图所示的散点图。

好的，您的问题是关于生成数据并绘制散点图的。

以下是实现代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
np.random.seed(0)
X = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000, 2))
y = (1.0 * X[:, 0]**2 + 2.0 * X[:, 1]**2 + 2.0 * X[:, 0] * X[:, 1] + 5.0 * X[:, 0] - 400000 > 0).astype(int)

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

解释一下代码：

1. 首先通过 `np.random.uniform` 生成了 1000 组随机数，每组有两个分量，取值范围在 `(-1000, 1000)` 之间。
2. 接着按照题目给定的公式计算每组数据对应的标签值 `y`。
3. 最后使用 `plt.scatter` 绘制散点图，其中 `c` 参数用来指定点的颜色，根据标签值 `y` 取值为 0 或 1 来确定颜色。

相关问题

1）通过numpy.random随机生成1000组(x,y), x,y的范围在(-1000,1000)之间； 2）按照 公式yp = 1.0 * x**2 + 2.0 * y**2 + 2.0*x*y + 5.0 * x - 400000的数值给定每一组(x,y)对应的标签值，如果yp>0,(x,y)对应标签值为1，否则为0； 3）根据每一组(x,y)对应的标签值绘制出如下图所示的散点图。

好的，您的问题是如何实现上述要求，我来给您讲一下具体的步骤。

首先，我们需要导入numpy和matplotlib库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用numpy.random生成1000组(x,y)：

x = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))
y = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))

接着，我们可以根据给定的公式计算每组(x,y)对应的标签值：

yp = 1.0 * x**2 + 2.0 * y**2 + 2.0*x*y + 5.0 * x - 400000
labels = np.where(yp > 0, 1, 0)

最后，我们可以使用matplotlib绘制出散点图：

plt.scatter(x[labels==1], y[labels==1], c='r', marker='.')
plt.scatter(x[labels==0], y[labels==0], c='b', marker='.')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

其中，第一行代码绘制了标签值为1的点，使用红色点标记；第二行代码绘制了标签值为0的点，使用蓝色点标记；最后两行代码设置了x轴和y轴的标签，并将图形显示出来。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))
y = np.random.uniform(-1000, 1000, size=(1000,))
yp = 1.0 * x**2 + 2.0 * y**2 + 2.0*x*y + 5.0 * x - 400000
labels = np.where(yp > 0, 1, 0)

plt.scatter(x[labels==1], y[labels==1], c='r', marker='.')
plt.scatter(x[labels==0], y[labels==0], c='b', marker='.')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

希望能帮到您！

2.利用numpy.random.random随机生成100个数据作为x，并将x与自行设定的斜率相乘后，与利用numpy.random.normal随机生成的100个数据相加作为y值。 3.利用梯度下降法拟合线性函数，将所得参数四舍五入保留2位浮点数。 4.以点的顺序为横坐标，画出预测值与真实值的对比图。 5.用RMSE和MAE评估模型预测效果。 需要用到的库： matplotlib、numpy。

好的，以下是我的回答：

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用 numpy.random.random 函数生成 100 个随机数作为 x 值：

x = np.random.random(100)

接着，我们自行设定一个斜率，然后将其与 x 相乘，再加上利用 numpy.random.normal 生成的 100 个随机数作为 y 值：

slope = 2.0
y = slope * x + np.random.normal(size=100)

接下来，我们定义一个损失函数和梯度函数：

def loss_function(w, x, y):
    return np.mean((w * x - y) ** 2)

def gradient_function(w, x, y):
    return 2 * np.mean((w * x - y) * x)

然后，我们可以使用梯度下降法来拟合线性函数：

learning_rate = 0.1
iterations = 1000
w = np.random.randn()

for i in range(iterations):
    gradient = gradient_function(w, x, y)
    w -= learning_rate * gradient

最后，我们可以使用拟合的参数来预测 y 值，并绘制预测值与真实值的对比图：

y_pred = w * x

plt.plot(x, y, '.', label='true values')
plt.plot(x, y_pred, '.', label='predicted values')
plt.legend()
plt.show()

最后，我们可以使用 RMSE 和 MAE 来评估模型的预测效果：

rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y) ** 2))
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y))

print(f"RMSE: {rmse:.2f}")
print(f"MAE: {mae:.2f}")

完整的代码如下所示：