用python实现在2个属性，5个样本的西瓜数据上，BP网络参数更新和分类边界的变化

可以使用Python中的numpy库来实现BP网络的参数更新和分类边界的变化。首先，需要定义网络的结构和参数，包括输入层、隐层和输出层的神经元数量，权重和偏置的初始值等。然后，通过反向传播算法计算每个权重和偏置的梯度，并利用梯度下降法更新参数。最后，可以通过绘制决策边界来观察分类效果的变化。需要注意的是，BP网络的性能和收敛速度与参数的初始值和学习率等因素密切相关，需要进行多次实验来得到最优的结果。