解释这行代码xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
时间: 2024-05-22 16:13:56 浏览: 9
np.arange(x2_min, x2_max, resolution))。
这行代码是为了生成一个网格矩阵,用于绘制分类边界和样本点的可视化图像。其中,np.meshgrid函数可以从坐标向量生成坐标矩阵xx1和xx2,而np.arange函数则是用于快速生成一个一维数组,从x1_min到x1_max,步长为resolution,同理生成x2_min到x2_max之间的一维数组。最终,xx1和xx2生成的网格矩阵就是所有(x1,x2)组合的矩形集合,在可视化分类器时非常有用。
相关问题
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。
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))
这段代码使用 NumPy 库中的 meshgrid 函数生成了一个二维网格,其中 xx 和 yy 分别表示该网格中每个点的 x 和 y 坐标。np.arange 函数用于生成一维数组,其参数分别为起始点、终止点和步长。因此,np.arange(x_min, x_max, 0.02) 生成了从 x_min 到 x_max,步长为 0.02 的一维数组,np.arange(y_min, y_max, 0.02) 同理。meshgrid 函数则将这两个一维数组转换为二维数组,其中 xx 的每一行都是从 x_min 到 x_max 的一维数组,yy 的每一列都是从 y_min 到 y_max 的一维数组。这样生成的 xx 和 yy 二维数组中,每个元素都是一个坐标点的 x 和 y 坐标值。
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