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如果遇到一种应用场景需要将x轴数据和y轴数据所有点映射到坐标系中#xff0c;需要得到坐标系中x和y映射的坐标点#xff0c;就要用到meshgrid把x和y映射到坐标系中#xff0c;然后把得到的结果用ravel把结果转成一维的。用np.c_()把x数据和y数据堆叠在…0、前言
如果遇到一种应用场景需要将x轴数据和y轴数据所有点映射到坐标系中需要得到坐标系中x和y映射的坐标点就要用到meshgrid把x和y映射到坐标系中然后把得到的结果用ravel把结果转成一维的。用np.c_()把x数据和y数据堆叠在一起就可以用来输入模型做训练。
1、numpy库中的meshgrid方法
该函数常用于在二维或三维空间中创建网格点坐标示例
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
x [1,2,3]
y [4,5]
X,Y np.meshgrid(x,y)
display(pd.DataFrame(X))
0 1 2
0 1 2 3
1 1 2 3display(pd.DataFrame(Y))
0 1 2
0 4 4 4
1 5 5 5
# 组合
# 相交点
XY np.c_[X.ravel(),Y.ravel()]
display(pd.DataFrame(XY))
0 1
0 1 4
1 2 4
2 3 4
3 1 5
4 2 5
5 3 5理解通过meshgrid方法就是相当于把输入的x坐标和输入的y坐标组合在一起对应成网格点然后把网格点对应x坐标和y坐标以网格点的形式返回。例如我们看到显示返回的x坐标的时候每一列都是同一个数返回y坐标中每一行都是同一个数。 2、np.ravel()
在 NumPy 中你可以使用 np.ravel() 方法来将一个多维数组转换成一个一维数组。
a np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]
)
a.ravel() # array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3])3、np.c_[a,b]
numpy中的.c_方法把他们按照坐标的形式组合在一起。np.c_ 或 np.column_stack 将输入的数组以列为主导(左右组合)进行堆叠生成一个新的数组。输入数组的每一行都会成为新数组的一列。这对于需要将多个一维数组组合成二维数组的情况非常有用。
a np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]
)
b np.array([[4,4,4],[5,5,5],[6,6,6]]
)
A np.c_[a,b]array([[1, 1, 1, 4, 4, 4],[2, 2, 2, 5, 5, 5],[3, 3, 3, 6, 6, 6]])4、sklearn.datasets.make_blobs
这是一个Scikit-learn库中的函数用于创建带有随机分隔的聚类数据集。示例
data,target make_blobs()参数
n_samples100样本数量行数
n_features2, 特征数量列数
centersNone中心点个数默认3
cluster_std1.0聚集表示每一堆点的聚集程度
center_box(-10,10)表示中心的范围plt.scatter(data[:,0],data[:,1],ctarget)
