KNNデータセットレディ

1  " "" 
2  月8月26日午後8時57分24秒2019年に作成
 3  
4  @author：huoqs
 5  
6  KNNアルゴリズム
 7  """ 
8  インポートNPとしてnumpyの
 9  インポートPLTとしてmatplotlib.pyplot
 10  
11  DEF generate_data（num_samples、num_features = 2 ）：
 12      DATA_SIZE = （num_samples、num_features）
 13件の      データ= np.random.randint（0、100 、DATA_SIZE）
 14      
15      label_size =（num_samples、1 ）
 16枚の      ラベル= np.random.randint（0、2 、label_size ）
17      位のfloat32でなければならない
18      のリターンラベル、data.astype（np.float32）
 19  
20  DEF ：plot_data（all_blue、all_red）
 21      plt.scatter（all_blue [:, 0]、all_blue [:, 1]、C = ' Bを'マーカー= ' S 'S = 180 ）
 22      plt.scatter（all_red [:, 0]、[:, 1]、C = all_red ' 、R 'マーカー= ' ^ '、S = 180 ）
 23      PLT。 xlabel（' X ' ）
 24      plt.ylabel（' Y' ）
 25  
26 plt.style.use（' ggplot ' ）
 27  
28 np.random.seed（42 ）
 29  
30 train_data、ラベル= generate_data（11 ）
 31  
32  ＃プリント（train_data、ラベル）
33  
34青= train_data [ラベル.ravel（）== 0]
 35赤= train_data [labels.ravel（）== 1 ]
 36  
37 plot_data（青、赤）

知識ポイント：

1、np.random.randint関数、配列パラメータを生成する：低、高、サイズ、タイプ

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.random.randint.html

2、ndarray.ravel（）、平坦なアレイは、アレイは、一次元になります

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.ravel.html