python网格测试_测试d的numpy网格大小调整

我有一个形状为(10049280)的测试数据集x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5

y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))

所以我打印了x，x，max，h，y，y，y，max：

-0.6541590243577957

7.5925517082214355

0.02秒

-0.9953588843345642

4.58396577835083

到目前为止，根据我在文档中的发现，我希望得到一个包含这些值的网格数组。在

只需检查我打印的xx和yy并得到：

^{pr2}$

似乎有点可疑。当我开始排队时：Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

我得到错误：ValueError:X.shape[1]=2应该等于49280，训练时的特征数

我从来没有使用过numpy的meshgrid函数，但是我在文档中读到的所有东西看起来都是正常的，并且和大多数numpy一样有很好的文档记录。我确信我错过了一些愚蠢的东西，但就我的一生而言，我找不到它。有人知道我哪里出错了吗？一旦我弄清楚问题的所在，我会尽量为这个问题编一个内容更丰富的题目。在

总结

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