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sklearn生成多项式
import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures #这哥用于生成多项式 x=np.arange(6).reshape(3,2) #生成三行二列数组 reg = PolynomialFeatures(degree=3) #这个3看下面的解释 reg.fit_transform(x)
x是下面这样：
我们发现规律如下：
Python生成多项式
编写实现函数如下：
def multi_feature(x,n):
c = np.empty((x.shape[0],0)) #np.empty((3,1))并不会生成一个3行1列的空数组,np.empty((3,0))才会生成3行1列空数组
for i in range(n+1):
for m in range(i,-1,-1):
h=(x[:,0]**m) * (x[:,1]**(i-m))
c=np.c_[c,h]
return c
multi_feature(x,3)
和上面实现的一模一样
print('n=4时，sklearn的输出是：')
reg = PolynomialFeatures(degree=4)
print(reg.fit_transform(x))
print('\n')
#对比
print('n=4时，函数的输出是：')
print(multi_feature(x,4))
也是一样的，当然这个函数仅适用于2维数组，如果是n维数组，又该怎么实现呢？
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