python 实现 Peceptron Learning Algorithm ( 一) 几个函数的记录

numpy.random.normal( )

                            

对应于numpy中

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

参数的意义为:

loc:float
    此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre)
scale:float
    此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高)
size:int or tuple of ints
    输出的shape,默认为None,只输出一个值

np.random.randn(size)所谓标准正态分布(μ=0,σ=1μ=0,σ=11 ), 对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)。 

【zip() 】

参考   http://www.runoob.com/python/python-func-zip.html

 

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表。

 

【numpy.dot( )】

如果参数是一维数组,返回两个数组的点乘,即内积

如果参数是二维数组(矩阵),返回矩阵相乘之积。

(1)一维数组:

(2)二维数组:(矩阵相乘,第i行依次乘以第i列然后相加)

【numpy.where( )】

参考:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html

"

the output array contains elements of x where condition is True, and elements from y elsewhere.

If only condition is given, return the tuple condition.nonzero(), the indices where condition is True.

"

[condition , x , y]    ——>   如果condition为TRUE,返回x对应位置的值;为FALSE,返回y对应位置的值

【numpy.linalg.norm( )】

求范数

norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

默认为求二范数。 order = 2 二范数; order = 1 ,L1范数 ;order = np.inf 无穷范数

【ListedColormap()】

参考文章  https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.colors.ListedColormap.html#matplotlib.colors.ListedColormap

【meshgrid( )】

[X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,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。

【ravel( ) 和 flatten( )】

将数组平铺展开,ravel()返回view,对原始数组进行了改变;flatten()返回copy数组,不影响原始数组

参考 http://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78220080

 

【plt.contourf( )】

 

参考 http://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/71104405

      https://www.cnblogs.com/huanggen/p/7533088.html

contour(X,Y,Z) 需要三维数据,X,Y代表二维坐标,在二维面上生成对应的网格,z代表高度,高度Z相等的颜色相同

 

 

 

 

 

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