在 python 中分散数据并绘制决策边界
scatter data and draw decision boundary in python
我有这个代码，我已经加载了鸢尾花数据集，将数据分散成两个 类（以一种对所有的形式）我设计了一个单层感知器，W_ 是权重和代码作图如下：
x = train_s[: , 1].T
y = train_s[: , 2].T
label = train_t
colors = ['green','blue']
plt.scatter(x, y, c=label, cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors))
x1 = np.linspace(4,8)
y1 = np.linspace(1.5,5)
X,Y = np.meshgrid(x1,y1)
plt.plot([0,W_[1]],[0,W_[2]])
plt.show()
但是结果图是这样的：
如何解决这个问题？
您想用散点图穿过这条绘图线：plt.plot([0,W_[1]],[0,W_[2]])？
如果是这样，则假设问题在此范围图中。
您的散点图具有以下轴范围：
X: 4~8
Y：1.5~5
但是你的线图有范围
X:[0,W_[1]]
Y:[0,W_[2]]
您应该“'normalize'”这两个范围以获得良好的图形合并。
我有这个代码，我已经加载了鸢尾花数据集，将数据分散成两个 类（以一种对所有的形式）我设计了一个单层感知器，W_ 是权重和代码作图如下：
x = train_s[: , 1].T
y = train_s[: , 2].T
label = train_t
colors = ['green','blue']
plt.scatter(x, y, c=label, cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors))
x1 = np.linspace(4,8)
y1 = np.linspace(1.5,5)
X,Y = np.meshgrid(x1,y1)
plt.plot([0,W_[1]],[0,W_[2]])
plt.show()
但是结果图是这样的：
如何解决这个问题？
您想用散点图穿过这条绘图线：plt.plot([0,W_[1]],[0,W_[2]])？
如果是这样，则假设问题在此范围图中。
您的散点图具有以下轴范围：
X: 4~8
Y：1.5~5
但是你的线图有范围
X:[0,W_[1]]
Y:[0,W_[2]]
您应该“'normalize'”这两个范围以获得良好的图形合并。