吴恩达机器学习作业

https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918

np.meshgrid && plt.contourf

np.meshgrid 生成网格点坐标
二维坐标系中,X轴可以取三个值1,2,3, Y轴可以取三个值4,5,
(1,4)(2,4)(3,4)
(1,5)(2,5)(3,5)
返回list,有两个元素,第一个元素是X轴的取值,第二个元素是Y轴的取值

返回结果: [array([ [1,2,3] [1,2,3] ]), array([ [4,4,4] [5,5,5] ])]

     xx, yy= np.meshgrid(a,b)"""xx [1 2 3 1 2 3]yy [4 4 4 5 5 5]z [[1 4][2 4][3 4][1 5][2 5][3 5]]"""

def plot_decision_boundary(model,x,y):x_min, x_max = x[0,:].min() - 1, x[0,:].max() +1  # 第一个数据中最大最小值y_min, y_max = x[1,:].min() - 1, x[1,:].max() +1  # 第二个数据中最大最小值h = 0.01xx,yy = np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange(y_min,y_max,h))z = model(np.c_[xx.ravel(),yy.raverl()])z = z.reshape(xx.shape)plt.contourf(xx, yy, z,cmap=plt.cm.Spectral)plt.ylabel('x2')plt.xlabel('x1')plt.scatter(x[0, :], x[1, :], c=np.squeeze(y), cmap=plt.cm.Spectral)plt.show()

plt.contourf

https://blog.csdn.net/lens___/article/details/83960810
绘制等高线的，contour和contourf都是画三维等高线图的，不同点在于contour() 是绘制轮廓线，
contourf()会填充轮廓。除非另有说明，否则两个版本的函数是相同的。
参数： X,Y：类似数组，可选为Z中的坐标值
当 X,Y,Z 都是 2 维数组时，它们的形状必须相同。如果都是 1 维数组时，
len(X)是 Z 的列数，而 len(Y) 是 Z 中的行数。（例如，经由创建numpy.meshgrid()）
Z：类似矩阵绘制轮廓的高度值
levels：int或类似数组，可选确定轮廓线/区域的数量和位置
其他参数： aalpha：float ，可选
alpha混合值，介于0（透明）和1（不透明）之间。
cmap：str或colormap ，可选
Colormap用于将数据值（浮点数）从间隔转换为相应Colormap表示的RGBA颜色。用于将数据缩放到间隔中看。

        x = np.array([1,2,3])y = np.array([4,5])xx,yy = np.meshgrid(x,y)z =  xx**3 + yy**3# z.reshape(xx.shape)print('xx',xx.ravel())print('yy',yy.ravel())print('z',z)plt.contourf(xx, yy, z)plt.show()

绘制预测和实际不同的图像

def print_mislabeled_images(classes, X, Y, p):"""绘制预测和实际不同的图像:param classes: 种类:param X: 数据集:param Y: 标签:param p: 预测:return:"""a = p + Y  # 预测 和 实际 概率 累加  ，其中预测错的和为1print("a.shape", a.shape)mislabeled_indices = np.asarray(np.where(a == 1))print("mislabeled_indices", mislabeled_indices)# mislabeled_indices# [[ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]# [ 5  6 13 19 28 29 34 44 45 46 48]]# 原矩阵a是个一维矩阵（行数只有一行）# 第一行的[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]代表的是对应点的行下标# 第二行的[ 5 6 13 19 28 29 34 44 45 46 48]代表的是列下标print("mislabeled_indices.shape", mislabeled_indices.shape)plt.rcParams['figure.figsize'] = (40.0, 40.0)  # set default size of plotsnum_images = len(mislabeled_indices[0])# print("mislabeled_indices.shape[0]")for i in range(num_images):index = mislabeled_indices[1][i]print('index', index)plt.subplot(2, num_images, i + 1)plt.imshow(X[:, index].reshape(64, 64, 3), interpolation='nearest')plt.axis('off')plt.title('Prediction:' + classes[int(p[0, index])].decode('utf-8') + '\n Class' + classes[Y[0, index]].decode('utf-8'))plt.show()

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