python的meshgrid用法和3D庫 mpl_toolkits.mplot3d 與PolynomialFeatures多項式庫學習

meshgrid

1 import numpy as np

 2 from matplotlib import pyplot as plt

 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

 4 x = np.array([0,1,2])

 5 y = np.array([0,1])

 6 X,Y = np.meshgrid(x,y)#X,Y擴展成了矩陣，

 7 print(X)

 8 print(Y)

 9 theta0, theta1, theta2 = 2, 3, 4

10 ax = Axes3D(plt.figure())#用來畫三維圖

11 Z = theta0 + theta1*X + theta2*Y#求z值

12 plt.plot(X,Y,'r.')#此時你會發現繪畫出的是3*2個點，這些點組成一個網格，切每個點的坐標是X*Y的笛卡爾積

13 ax.plot_surface(X,Y,Z)#用來畫三維圖

14 plt.show()


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​​具體也可以參考這篇博客

mpl_toolkits.mplot3d

​​關於3D繪圖的博客

繪圖時用到劃分面板的方法

使用add_subplot

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 100)

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

ax1.plot(x, x)

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.plot(x, -x)

ax3 = fig.add_subplot(223)

ax3.plot(x, x ** 2)

ax4 = fig.add_subplot(224)

ax4.plot(x, np.log(x))

plt.show()


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使用subplot方法

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(10)

plt.subplot(221)

plt.plot(x,x)

plt.subplot(223)

plt.plot(x,-x)

plt.show()


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PolynomialFeatures

1 import numpy as np

 2 import matplotlib.pyplot as plt

 3 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures#多項式

 4 from sklearn.linear_model import LinearRegression

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 6 # 載入數據

 7 data = np.genfromtxt("job.csv", delimiter=",")

 8 x_data = data[1:,1]

 9 y_data = data[1:,2]

10 plt.scatter(x_data,y_data)

11 plt.show()

12 #維度必須是二維

13 x_data = x_data[:,np.newaxis]

14 y_data = y_data[:,np.newaxis]

15 # 定義多項式回歸,degree的值可以調節多項式的特征

16 poly = PolynomialFeatures(degree=4)

17 # 特征處理

18 x_poly = poly.fit_transform(x_data)

19 # 定義回歸模型

20 model = LinearRegression()

21 # 訓練模型

22 model.fit(x_poly,y_data)

23 plt.plot(x_data,y_data,'b.')

24 plt.plot(x_data,model.predict(poly.fit_transform(x_data)),'r')

25 plt.show()


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作者：你的雷哥

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