Python实现PolynomialFeatures多项式的方法

1. PolynomialFeatures多项式

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures  #这哥用于生成多项式
x=np.arange(6).reshape(3,2) #生成三行二列数组
reg = PolynomialFeatures(degree=3) #这个3看下面的解释
reg.fit_transform(x)

x是下面这样：

我们发现规律如下：

2. Python生成多项式

def multi_feature(x,n):
  c = np.empty((x.shape[0],0)) #np.empty((3,1))并不会生成一个3行1列的空数组,np.empty((3,0))才会生成3行1列空数组
  for i in range(n+1):
    for m in range(i,-1,-1):
      h=(x[:,0]**m) * (x[:,1]**(i-m))
      c=np.c_[c,h]
  return c
 
multi_feature(x,3)

和上面实现的一模一样

print('n=4时，sklearn的输出是：')
reg = PolynomialFeatures(degree=4) 
print(reg.fit_transform(x))
print('\n')
 
#对比
print('n=4时，函数的输出是：')
print(multi_feature(x,4))

 

也是一样的，当然这个函数仅适用于2维数组，如果是n维数组，又该怎么实现呢？