#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 1000) y =np.sin(x) z= np.cos(x)k=× plt.subplot(221)#第一行的左图 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.subplot(222)#第一行的右图 plt.plot (x,z,"b--", label="$cos (x)$")p1t.subplot(212)#第二整行plt.plot(x,k, "g--",label="$x$") plt.legend() plt.savefig('image.png',dpi=100)#dpi是指保存图像的分辨率,默认值为80plt.show()是否有错

时间: 2024-03-16 19:41:23 浏览: 159
PY

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

这段代码有两个小错误: 1. 第 4 行的 `y =np.sin(x)` 应该是 `y =np.sin(x)`,即变量名和 `x` 一致。 2. 第 7 行的 `k=×` 应该是 `k=x`,即变量名和 `x` 一致。 另外,第 9 行的 `plt.subplot(221)` 和第 11 行的 `plt.subplot(222)` 中的括号应该是英文括号,而不是中文括号。 修改后的正确代码如下: ``` # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) y = np.sin(x) z = np.cos(x) k = x plt.subplot(221) # 第一行的左图 plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x)$") plt.subplot(212) # 第二整行 plt.plot(x, k, "g--", label="$x$") plt.legend() plt.savefig('image.png', dpi=100) # dpi是指保存图像的分辨率,默认值为80 plt.show() ``` 注意,代码中的第 9 行和第 11 行可以改为: ``` plt.subplot(2, 2, 1) # 第一行的左图 plt.subplot(2, 2, 2) # 第一行的右图 ``` 这样更符合 subplot 函数的使用方法,而且避免了括号的问题。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题:我们把(2,0),(0,2),(0,0)这三个点当作类别1; (3,0),(0,3),(3,3)这三个点当作类别2, 训练好SVM分类器之后,我们预测(-1,-1),(4,4)这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重(原始问题中的系数)。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

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