如何使用pythonUIUI繪制Axes3D-創(chuàng)新互聯(lián)

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python有哪些常用庫(kù)

python常用的庫(kù)：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

首先，根據(jù)題意確定目標(biāo)函數(shù)：f(w1,w2) = w1^2 + w2^2 + 2 w1 w2 + 500
然后，針對(duì)w1,w2分別求偏導(dǎo)，編寫主方法求極值點(diǎn)
而后，創(chuàng)建三維坐標(biāo)系繪制函數(shù)圖像以及其極值點(diǎn)即可

具體代碼實(shí)現(xiàn)以及成像結(jié)果如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

#f(w1,w2) = w1^2 + w2^2 + 2*w1*w2 + 500
def targetFunction(W): #目標(biāo)函數(shù)
 w1,w2 = W
 return w1 ** 2 + w2**2 + 2*w1*w2+500

def gradientFunction(W): #梯度函數(shù)：分別對(duì)w1,w2求偏導(dǎo)
 w1,w2 = W
 w1_grad = 2*w1+2*w2
 w2_grad = 2*w2 + 2*w1
 return np.array([w1_grad,w2_grad])

def batch_gradient_distance(targetFunc,gradientFunc,init_W,learning_rate = 0.01,tolerance = 0.0000001): #核心算法
 W = init_W
 target_value = targetFunc(W)
 counts = 0 #用于計(jì)算次數(shù)
 while counts<5000:
 gradient = gradientFunc(W)
 next_W = W-gradient*learning_rate
 next_target_value = targetFunc(next_W)
 if abs(next_target_value-target_value) <tolerance:
 print("此結(jié)果經(jīng)過(guò)了", counts, "次循環(huán)")
 return next_W
 else:
 W,target_value = next_W,next_target_value
 counts += 1
 else:
 print("沒(méi)有取到極值點(diǎn)")


if __name__ == '__main__':
 np.random.seed(0) #保證每次運(yùn)行隨機(jī)出來(lái)的結(jié)果一致
 init_W = np.array([np.random.random(),np.random.random()]) #隨機(jī)初始的w1,w2
 w1,w2 = batch_gradient_distance(targetFunction,gradientFunction,init_W)
 print(w1,w2)
 #畫圖
 x1=np.arange(-10,11,1) #為了繪制函數(shù)的原圖像
 x2=np.arange(-10,11,1)

 x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2) # meshgrid :3D坐標(biāo)系

 z=x1**2 + x2**2 + 2*x1*x2+500

 fig = plt.figure()
 ax = Axes3D(fig)
 ax.plot_surface(x1, x2, z) #繪制3D坐標(biāo)系中的函數(shù)圖像
 ax.scatter(w1,w2, targetFunction([w1,w2]), s=50, c='red') #繪制已經(jīng)找到的極值點(diǎn)
 ax.legend() #使坐標(biāo)系為網(wǎng)格狀

 plt.show() #顯示

函數(shù)以及其極值點(diǎn)成像如下（紅點(diǎn)為極值點(diǎn)）：

關(guān)于如何使用pythonUIUI繪制Axes3D就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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