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。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random x_data = [1, 2, 3, 4, 5] y_data = [x + random.uniform(1, 2) for x in x_data] w = 1 learning_rate = 0.01 def forward(x): return x * w def loss(x, y): loss = 0 for x, y in zip(x_data, y_data): y_pred = forward(x) loss += (y_pred - y) ** 2 return loss / len(x_data) def gradient(x, y): grad = 0 for x, y in zip(x_data, y_data): grad += 2 * x *(x * w - y) return grad / len(x_data) for epoch in range(100): loss_val = loss(x_data, y_data) grad_val = gradient(x_data, y_data) w -= learning_rate * grad_val print(f"第{epoch}轮，w={w}, loss={loss_val}") plt.plot(loss_val, w) plt.xlabel('w') plt.ylabel('loss') plt.show() print(f'预测值是{forward(6)}')，哪里错了怎么改

代码中有一些问题：

1. `plt.plot(loss_val, w)` 应该改为 `plt.plot(w, loss_val)`，因为 `plt.plot()` 的第一个参数是 x 轴的值，第二个参数是 y 轴的值。

2. `loss_val` 在每个 epoch 中都被计算，但是只有在最后一个 epoch 才被用于绘图，应该将其记录在一个列表中，每个 epoch 结束后将其添加到列表末尾。

3. `print(f'预测值是{forward(6)}')` 应该放在循环外面，因为它不需要在每个 epoch 中都被计算。

下面是修改后的代码：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import random  

x_data = [1, 2, 3, 4, 5] 
y_data = [x + random.uniform(1, 2) for x in x_data] 

w = 1 
learning_rate = 0.01 
loss_list = []  # 记录每个 epoch 的 loss

def forward(x): 
    return x * w 

def loss(x, y): 
    loss = 0 
    for x, y in zip(x_data, y_data): 
        y_pred = forward(x) 
        loss += (y_pred - y) ** 2 
    return loss / len(x_data) 

def gradient(x, y): 
    grad = 0 
    for  x, y in zip(x_data, y_data): 
        grad += 2 * x *(x * w - y) 
    return grad / len(x_data) 

for epoch in range(100): 
    loss_val = loss(x_data, y_data) 
    loss_list.append(loss_val)  # 记录每个 epoch 的 loss
    grad_val = gradient(x_data, y_data) 
    w -= learning_rate * grad_val 

    print(f"第{epoch}轮，w={w}, loss={loss_val}") 

plt.plot(w_list, loss_list)  # 绘制 loss 曲线
plt.xlabel('w') 
plt.ylabel('loss') 
plt.show() 

print(f'预测值是{forward(6)}')

运行上面的代码后，你应该会得到一个 loss 曲线和一个预测值。