matplotlib可以绘制极坐标吗 如何用Python实现支持向量机？
如何用Python实现支持向量机？
1、实现线性分类
将numpy作为np导入
作为工厂导入
从生成器导入make _ blobs
从导入服务中心
#随机生成的点，n_samples:样本点数；中心:样本点分为几类；Random_state:随机生成每次都是一致的；Cluster_std:每类样本点之间的分散度。值越大，分散度越大。
x，y make _ blob(n _ samples 50，centers2，random_state0，clust:，0]，X[:，1]，cy，cmapsummer)
#使用线性分类SVC拟合
#svc函数还可以包括以下参数(具体例子见):文章末尾
# 1，c(c越大，分类越严格，不能有错；当c趋于小时，意味着可以有更大的误差容限)
#2，内核(内核必须是[ ;线性和线性。;， 保利 ， rbf ， 乙状结肠 ， 预计算 ]，默认为 RBF ).
# 3，gamma(gamma越大，模型越复杂，会导致过拟合，对线性核函数没有影响)。
SVC型(内核线性)
(X，y)
绘图_ svc _决策_函数(模型)
这里我们用函数plot_svc_decision_function()画边界线，圈出支持向量。
def plot_svc_decision_function(型号，axNon:
#绘制2D SVC的决策函数
如果ax是Non:
ax plt.gca()
#找到图片的X轴和Y轴的边界
xlim _xlim()
ylim _ylim()
#创建网格以评估模型
x (xlim[0]，xlim[1]，30)
y (ylim[0]，ylim[1]，30)
y，X (y，X)
#在图上形成所有坐标点(900，2)和900个二维点。
xy np.vstack([X.ravel()，Y.ravel()])。T
#计算每个点到边界的距离(30，30)
P _function(xy)。重塑()
#绘制等高线(距离边界线为0的实线和距离为1的过度支持向量的虚线)。
(X，Y，P，colorsk，色阶[-1，0，1]，alpha0.5，线型[-，-，- ])
#圈出支持向量
如果plot_support:
#_vectors_ function可以打印出所有支持向量的坐标。
(_vectors_[:，0],_vectors_[:，1]，s200，c，edgecolorsk)
_xlim(xlim)
_ylim(ylim)
绘制效果图如下:
Python如何绘制长方形？
导入为plt #定义plt绘图组件。
d，e [-1，-1，1，1，-1]，[-1，1，1，-1] #定义五个点。最后一点与第一点不谋而合。
(D，E) #依次在五个点前画四条线。形成一个长方形(这里是一个正方形)
()#显示图片
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