import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.uniform( -3,3, size=100) x = np.reshape(-1,1) y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100) plt.scatter(x,y) plt.show

这段代码是在生成一组随机数据，并画出散点图。具体解释如下：

1. `import numpy as np`：导入numpy库，并给库起一个别名 np。
2. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库中的绘图模块，并给模块起一个别名 plt。
3. `x = np.random.uniform( -3,3, size=100)`：在区间 [-3, 3] 中随机生成100个数，并将这些数存储在数组 x 中。
4. `x = np.reshape(-1,1)`：将数组 x 的形状改为 (100, 1)。
5. `y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100)`：根据一定的数学公式计算 y 值，并加入一些随机噪声。
6. `plt.scatter(x,y)`：用散点图的方式将数组 x 和 y 绘制出来。
7. `plt.show()`：显示图形。

这段代码的作用是生成一个二次函数的随机数据，并将这些数据用散点图的形式显示出来。

相关问题

# General imports import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Generating data X = np.random.randn(100,1) c = np.random.uniform(-10,10,(100,)) # adding another linear column X = np.hstack((X, 4*X)) Y = (4*X[:,1] + c) plt.scatter(X[:, 0], Y) plt.show() plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.show() # Applying linear reg from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression().fit(X, Y) # Checking the accuracy from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(regressor.predict(X), Y)

这段代码实现了以下功能：

1. 导入所需的库：`numpy`、`pandas`、`matplotlib.pyplot`。
2. 生成随机数据：使用 `numpy.random.randn()` 生成一个形状为 (100, 1) 的随机数矩阵 `X`，再使用 `numpy.random.uniform()` 生成一个形状为 (100,) 的在 -10 到 10 范围内的均匀分布随机数数组 `c`。
3. 添加另一个线性列：将 `X` 矩阵与 4 倍的 `X` 水平堆叠，生成新的 `X` 矩阵。
4. 计算目标变量 `Y`：根据线性关系 Y = 4*X[:,1] + c 计算目标变量 `Y`。
5. 可视化散点图：使用 `matplotlib.pyplot.scatter()` 分别绘制 `X[:,0]` 和 `X[:,1]` 与 `Y` 的散点图。
6. 应用线性回归：导入 `LinearRegression` 类并实例化一个回归器对象 `regressor`，然后使用 `fit()` 方法拟合数据。
7. 检查准确性：导入 `r2_score` 函数，使用回归器对象的 `predict()` 方法预测结果并计算 R² 分数，最后使用 `print()` 打印出 R² 分数。

请注意，这段代码中的注释提供了对代码功能和意义的解释。

3. 构造一幅图像，标记图像轮廓，提取傅里叶描述符，显示原始图像与标记轮廓后的图像。写完整代码，用以下函数import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import measure

为了帮助您理解如何使用Python及其相关的库来完成这个任务，我们将分步骤编写代码。首先导入所需的库，然后创建一个简单的图像，接着处理边缘检测、轮廓提取、傅里叶描述符计算以及最后的可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, color, feature, measure

# Step 1: 加载图像
img = io.imread('your_image_path.jpg')  # 替换为实际图片路径
gray_img = color.rgb2gray(img)

# Step 2: 边缘检测
edges = feature.canny(gray_img, sigma=3)  # 使用Canny算子检测边缘

# Step 3: 轮廓提取
contours, _ = measure.find_contours(edges, 0.5, fully_connected='high')  # 寻找轮廓线，阈值设置为50%二值化区域
image_with_contours = np.copy(img)
for contour in contours:
    image_with_contours = cv2.drawContours(image_with_contours, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)  # 绘制轮廓到原图上

# Step 4: 提取傅里叶描述符
descriptor_extractor = feature.local_binary_pattern(gray_img, P=8, R=1, method='uniform')  # 创建局部二值模式特征提取器
descriptors = descriptor_extractor[contours[:, :, 0].astype(int)]  # 提取轮廓点对应的LBP描述符

# Step 5: 显示原始图像与标记轮廓后的图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(gray_img, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original Image with Canny Edges')

axs[1].imshow(image_with_contours, cmap='gray')
axs[1].set_title('Image with Contours and LBP Descriptors')

plt.tight_layout()
plt.show()