matplotlib绘制线性回归y=kx+b参数的损失函数等高线图

如题，直接上代码和结果

import math
import random
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltx_train = np.array([0,   1,   2,   3,   4,   5])
y_train = np.array([1.1, 2.2,  3.8, 4.1,   4.9, 5.2])dense = 100
k = np.linspace(0,2,dense)
b = np.linspace(-2,4,dense)def get_loss_value(k,b):return np.square(k*x_train+b - y_train).sum()/len(x_train)def draw_contour_line(dense,isoheight): #dense表示取值的密度，isoheight表示等高线的值list_k = []list_b = []list_loss = []for i in range(dense):for j in range(dense):loss = get_loss_value(k[i],b[j])if 1.05*isoheight>loss>0.95*isoheight:list_k.append(k[i])list_b.append(b[j])else:passplt.scatter(list_k,list_b,s=1) #s=0.25比较合适draw_contour_line(dense,0.2)
draw_contour_line(dense,0.5)
draw_contour_line(dense,1)
draw_contour_line(dense,2)
plt.title('Loss Func Contour Line')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('b')
plt.axis([0,2,-2,4])
plt.show()

输出结果如下：

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