大橙子网站建设,新征程启航
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import mpl_toolkits.mplot3d import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() #import tensorflow as tf from sklearn import datasets sess = tf.InteractiveSession() gamma = tf.constant(-1.0) x, y = np.mgrid[-2:2:0.01, -2:2:0.01] x_data = tf.placeholder(shape=[400, 400], dtype=tf.float32) y_data = tf.placeholder(shape=[400, 400], dtype=tf.float32) Kernel = tf.exp(tf.multiply(gamma, tf.add((x_data*x_data),(y_data*y_data)))) Kernel = sess.run(Kernel, feed_dict={x_data: x,y_data: y}) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, Kernel, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow', alpha=0.9)#绘面 ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('Kernel') plt.show()
效果图:
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