机器学习里面通常需要寻找代价函数的最小值,所有如果可以把图形绘制出来,对于初学者分析起来就会简明很多。

下面取一个例子,绘制z=x²+y²,(x,y的取值范围是 [-5,5] )

实现的代码:import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#创建一个Axes3d对象fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)#x,y的取值返回是从-5到+5,每隔0.25取一个点x=np.arange(-5,5,0.25)

y=np.arange(-5,5,0.25)#[X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,#这两个矩阵可以用来表示mesh和surf的三维空间点以及两个变量的赋值。#其中矩阵X的行向量是向量x的简单复制,而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制。x,y=np.meshgrid(x,y)#r=np.sqrt(x**2+y**2)#z=np.sin(r)z=x**2+y**2#plot_surface 是绘制一个平面 ax.scatter 是绘制点surf=ax.plot_surface(x,y,z)

plt.show()

绘制的结果:

2017-05-28 18-37-21屏幕截图.png

补充

1. 对于x,y=np.meshgrid(x,y) 函数作用的分析:

例如, 要在“3<=x<=5,6<=y<=9,z不限制区间” 这个区域内绘制一个3D图形,如果只需要整数坐标为采样点的话。我们可能需要下面这样一个坐标构成的矩阵:

(3,9),(4,9),(5,9);

(3,8),(4,8),(5,8);

(3,7),(4,7),(5,7);

(3,6),(4,6),(5,6);

我们可以这样描述这个坐标矩阵:

把各个点的x坐标独立出来,得:

3,4,5;

3,4,5;

3,4,5;

3,4,5;

再把各个点的y坐标也独立出来:

9,9,9;

8,8,8;

7,7,7;

6,6,6;

这样对应的x、y结合,便表示了上面的坐标矩阵。meshgrid就是产生这样两个矩阵,来简化我们的操作。然后根据(x, y)计算获得z,并绘制出三维图形。

作者:sexycoder

链接:https://www.jianshu.com/p/be2060924bcd

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