python3利用Axes3D庫(kù)畫(huà)3D模型圖
更新時(shí)間：2020年03月25日 08:53:33 作者：菜雞兒的架構(gòu)師之路
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python3利用Axes3D庫(kù)畫(huà)3D模型圖，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
Python3利用Axes3D庫(kù)畫(huà)3D模型圖，供大家參考，具體內(nèi)容如下
最近在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的算法，用python實(shí)現(xiàn)。自己實(shí)現(xiàn)兩個(gè)特征的線性回歸，用Axes3D庫(kù)進(jìn)行建模。
python代碼
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 三維，兩個(gè)特征
fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) #設(shè)置圖標(biāo)的大小
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 111的意思是把畫(huà)布分為1行1列，畫(huà)在第一個(gè)方格內(nèi)。其實(shí)就是整個(gè)畫(huà)布。
# 創(chuàng)建樣本，注意兩個(gè)特征不能線性相關(guān)，否則無(wú)法用最小二乘解參數(shù)
X1 = np.arange(-4, 4, 0.1)
m = len(X1)
X2 = np.random.rand(m)*5
# print(X2)
# print(X1)
# 堆疊全1數(shù)組和X1以及X2形成樣本的矩陣，倒置，用以矩陣乘法
X = np.vstack((np.full(m, 1), X1, X2)).T
# y = 15*X1 + 3 * X2 + theta0
# 自定義樣本輸出
Y = X1 + 3 * X2 + 3*np.random.randn(m)
# 利用標(biāo)準(zhǔn)方程(最小二乘法求解theta)
theta = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(np.transpose(X), X)),
np.transpose(X)), Y)
print(theta)
# 構(gòu)造網(wǎng)格 meshgrid函數(shù)可以通過(guò)延伸矩陣構(gòu)造多維坐標(biāo)中的網(wǎng)格坐標(biāo)。
M, N = np.meshgrid(X1, X2)
# zip函數(shù)構(gòu)建一個(gè)多元祖[(x1,y1),(x2,y2)...],ravel函數(shù)將一個(gè)多維數(shù)組合并成一維數(shù)組
Z = np.array([theta[1] * d + theta[2]*p + theta[0] for d, p in zip(np.ravel(M), np.ravel(N))]).reshape(M.shape)
# 根據(jù)網(wǎng)格和函數(shù)構(gòu)建圖形 suface是一個(gè)完整的面
ax.plot_surface(M, N, Z)
# scatter是散點(diǎn)圖
ax.scatter(X1, X2, Y, c='r')
# 設(shè)置坐標(biāo)軸的名稱
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
圖形如下
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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