python - 有人可以解释这些行 : X1, y1 = np.c_[np.random.normal(loc=new_center[0],

Question

我想创建一个数据集，首先想到高斯分布(make_blobs)，它给了我:300行，每个X，y 2列，然后将X的最大值作为新的中心，接下来我有点迷路了，我不知道这些行的意思是什么所以我需要解释这些行:

X1, y1 = np.c_[np.random.normal(loc=new_center[0], size=size),
           np.random.normal(loc=new_center[1], size=size)], np.ones(size)X, y = np.r_[X, X1], np.r_[y, y1].astype(int)

然后:

def plot_dataset_with_class(x, y):
uniques = np.unique(y)
[plt.plot(x[:, 0][y == unique], x[:, 1][y == unique], '.') for unique in uniques]

有人可以解释一下我迷路了吗？

完整代码是这样的:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

"""Create Dataset."""
X, y = make_blobs(300, centers=2, cluster_std=2.3, random_state=RANDOM_SEED)
new_center = max(X, key=lambda x: x[1])
size = 100
X1, y1 = np.c_[np.random.normal(loc=new_center[0], size=size),
               np.random.normal(loc=new_center[1], size=size)], np.ones(size)
X, y = np.r_[X, X1], np.r_[y, y1].astype(int)


## Plot dataset method
def plot_dataset(x):
    plt.plot(x[:, 0], x[:, 1], '.')


def plot_dataset_with_class(x, y):
    uniques = np.unique(y)
    [plt.plot(x[:, 0][y == unique], x[:, 1][y == unique], '.') for unique in uniques]

plt.figure()
plot_dataset(X)
plt.show()

Answer 1

两个作业都使用元组简写。它们可以进一步分解，只需很少的额外工作:

X1 = np.c_[np.random.normal(loc=new_center[0], size=size),
           np.random.normal(loc=new_center[1], size=size)]
y1 = np.ones(size)
X = np.r_[X, X1]
y = np.r_[y, y1].astype(int)

对 X1 的赋值是该列表中元素的列堆叠(请参阅 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.c_.html#numpy.c_ )。

对y1的赋值是一个长度为size的数组。

对 X 的赋值是已存在的变量 X 与 X1 连接(请参阅 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.r_.html#numpy.r_ )。

对 y 的赋值是现有变量 y 与 y1 的串联，但按元素强制转换为整数。

你问的下一点:[plt.plot(x[:, 0][y == unique], x[:, 1][y == unique], '.') for unique in uniques] 将每个类绘制为不同的颜色。它通过使用列表理解分别为每个类选择点(迭代 y 的值并在每次调用plot() 时仅选择迭代器的当前值)来实现这一点，因为默认情况下绘图是重复调用plot()时覆盖不同颜色的线。