X_5,X_6 = np.meshgrid(np.linspace(X2[:,0].min(),X2[:,1].max(),num=100),np.linspace(X2[:,1].min(),X2[:,1].max(),num=100))
时间: 2024-01-16 21:04:58 浏览: 24
这段代码是用于创建一个二维坐标网格的,其中X2是一个二维数组。np.linspace函数用于在指定的起点和终点之间生成等间隔的一维数组,num参数表示生成的数组长度。这里生成了两个一维数组,作为网格的横轴和纵轴。然后使用np.meshgrid函数将这两个一维数组转换为二维坐标网格,即每个点的坐标为(X_5[i][j], X_6[i][j])。最后生成的X_5和X_6都是100x100的二维数组。
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X_1,X_2 = np.meshgrid(np.linspace(X[:,0].min(),X[:,1].max(),num=100),np.linspace(X[:,1].min(),X[:,1].max(),num=100))
这段代码使用了numpy库中的meshgrid函数,用于生成网格矩阵。具体来说,它将X[:,0]的最小值到X[:,1]的最大值之间等间隔地生成100个数,作为X1轴上的坐标;将X[:,1]的最小值到X[:,1]的最大值之间等间隔地生成100个数,作为X2轴上的坐标。然后,使用meshgrid函数将这两个坐标向量转换为两个坐标矩阵X_1和X_2。这样,就得到了一个100x100的网格矩阵,可以用于绘制二维平面上的图形。
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max), np.linspace(x2_min, x2_max)) grid = np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()]
这是一段 Python 代码,用于生成一个网格数据点的二维坐标。其中,xx1 和 xx2 通过 np.meshgrid 函数获得,np.linspace 函数用于生成一维的等差数列,ravel() 函数用于降维,np.c_ 函数将降维后的两个数组组合成一个二维数组。最终生成的 grid 数组即为所需的网格数据点坐标。