def plot_decision_regions(X, y, classifier, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) # plot class samples for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1],alpha=0.8, c=cmap(idx),marker=markers[idx], label=cl)我正在通过Python机器学习中的机器学习培训，并找到了此代码。在函数参数分类器代表perceptron和x是输入功能y输出矢量。我不明白ListedColorMap会做什么？除了那是什么？网格格里德吗？我是Pandas Matplotlib库的新手，请向我解释此代码以及我们想在此代码中做什么？
让我解释一下代码的每一行：
x1_min，x1_max = x [：，0] .min（） - 1，x [：，0] .max（） + 1
x2_min，x2_max = x [：，1] .min（） - 1，x [：，1] .max（） + 1
该代码的这一部分交易在图中创建我们的限制。为了使图形较小和清晰，上限增加了1，而下限则减小了1.这有助于我们的分类模型在以防万一时不要触摸轴。
xx1，xx2 = np.meshgrid（np.arange（x1_min，x1_max，andolution），np.Arange（x2_min，x2_max，resolution））
Numpy中的Meshgrid方法使用坐标向量创建坐标矩阵。在这里，概括了一个矩形（网格），其长度为x1_max-x1_min，广度为x2_max-x2_min。
np.arange（启动，停止，步骤）：在此处设置和结束，并将分辨率视为步长。如果分辨率大于0.02（可能是2个），则绘制点在人眼中显然可见。在创建一个完全更平滑的区域的秩序中，将分辨率设置为最小必要的。
如果您有坐标
(-1,-2) (-1,0) (-1,1)
(0,-2) (0,0) (0,1)
(1,-2) (1,0) (1,1)
然后meshgrid方法将其转换为2 3x3矩阵
xx1 = [-1 -1 -1] [0 0 0] [1 1 1]（3x3矩阵）
xx2 = [-2 -2 -2] [0 0 0] [1 1 1]（3x3矩阵）
继续下一步，
z = classifier.predict（np.array（[xx1.ravel（），xx2.ravel（）]）。t）z = z.Reshape（xx1.shape）
.ravel（）numpy的方法，在这里创建一个扁平的1D数组。如上面的示例一样
xx1.ravel（）= [-1 -1 -1 0 0 0 0 1 1 1]
xx2.ravel（）= [-2 -2 -2 0 0 0 0 1 1 1]
numpy.Array（）将两个向量串成一个2 x 9数组：
这给了，
[-1 -1 -1 0 0 0 1 1 1] [ - 2 -2 -2 0 0 0 0 1 1 1]（2x9矩阵）
对于此矩阵，使用.T，可以找到转置。转置完成后，这将返回9x2矩阵。其中每一行代表坐标对。该获得的矩阵已重塑。
plt.contourf（xx1，xx2，z，alpha = 0.4，cmap = cmap）
plt.xlim（xx1.min（），xx1.max（））
plt.ylim（xx2.min（），xx2.max（））
轮廓用于绘制轮廓图。在这里，z在xx1 x xx2的空间中形成我们的分类器。并分配了绘图限制。
最后，
对于IDX，枚举（np.unique（y））中的Cl：
plt. -scatter（x = x [y == cl，0]，y = x [y == cl，1]，alpha = 0.8，
c = cmap（idx），标记=标记[idx]，label = cl）
在这一部分中，绘制了可用的数据点。
np.unique（）返回一个唯一值的矩阵。如果您的模型有2个输出，即是或否，则将整个数据分为2个类别。
枚举（）方法返回计数和值。例如：
elements =（'foo'，'bar'，'baz'）
对于计数，枚举（元素）中的元素
...印刷计数，Elem
...
0 foo
1条
2巴兹
因此，在上面的代码中，IDX返回所有点，均以“否”或1个点为“ YES”为1。从
cmap = listedColorMap（颜色[：len（np.unique（y））]），cmap（0）将第一个颜色返回到该类别下存在的所有散射点。
执行循环时，将分配属于特定类别的所有数据点相同的颜色并在图中绘制。
标签创建了一个栏，使我们能够知道特定颜色所指的价值。
通常将分类器可视化。
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