Python代码

hello world!!!

import numpy as np

from sklearn import linear_model

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt


xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10))
zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10))

# 构建成特征、值的形式
X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flatten()

# 建立线性回归模型
regr = linear_model.LinearRegression()

# 拟合
regr.fit(X, Z)


# 不难得到平面的系数、截距
a, b = regr.coef_, regr.intercept_

# 给出待预测的一个特征
x = np.array([[5.8, 78.3]])

# 方式1:根据线性方程计算待预测的特征x对应的值z(注意:np.sum)
print(np.sum(a * x) + b)

# 方式2:根据predict方法预测的值z
print(regr.predict(x))


# 画图
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

# 1.画出真实的点
ax.scatter(xx, yy, zz)

# 2.画出拟合的平面
ax.plot_wireframe(xx, yy, regr.predict(X).reshape(10,10))
ax.plot_surface(xx, yy, regr.predict(X).reshape(10,10), alpha=0.3)


plt.show()
张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

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长方形
圆角长方形
菱形

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Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno

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Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过 Euler integral

Γ(z)=0tz1etdt. \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

Mon 06Mon 13已完成 进行中 计划中 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid

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