我的代码如下:
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 500), np.linspace(-5, 5, 500))
Z = model.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
但是,我的代码应该足够灵活,可以处理一个功能和两个功能案例。因此,我打算将我的代码更改为:
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 500), np.linspace(-5, 5, 500))
npc = [xx.ravel()]* feature_number
Z = model.decision_function(np.c_[npc])
不幸的是,npc已经是一个列表,当我决定将它放入np.c_[npc]
时,它就变成了双层列表。有没有想过使用动态方法,但仍然像初始方法一样执行?
答案 0 :(得分:0)
我想我明白了。看来你需要做的只是平铺你的数组。您可以使用np.tile
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npc = np.tile(xx.ravel(), feature_number)
npc
将重复feature_number
次,并且仍然是一维数组。