python - 在 Jupyter 中绘制支持向量等高线的问题

Question

我正在遵循ScikitLearn 的这个脚本来绘制 SVC 的边距和超平面。我在不同的单元格中执行每一行，并且遵循相同的顺序，即第 1 行的单元格 1，第 2 行的单元格 2，依此类推。当我最终到达绘图部分时，比如说在单元格 k（这是我的笔记本中包含最后 7 行代码的最后一个单元格），我得到UserWarning: No contour levels were found within the data range.并且没有显示上面给出的链接中提到的绘图。

但是，当我执行同一单元格中的所有行时，代码按预期工作。我在这里做错了什么？

编码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs


# we create 40 separable points
X, y = make_blobs(n_samples=40, centers=2, random_state=6)

# fit the model, don't regularize for illustration purposes
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000)
clf.fit(X, y)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)

# plot the decision function
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()

# create grid to evaluate model
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)

# plot decision boundary and margins
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
           linestyles=['--', '-', '--'])
# plot support vectors
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
           linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.show()

标签： pythonmatplotlibscikit-learncontour