今天看了林轩田老师的感知机算法，心血来潮想要做个可视化过程，以便观察更新的过程。

现将学习成果做个记录，下面是画出来的图，这是初始的状态，后面会通过算法找到一条经过原点的直线将两堆数据分割开来。

直线以及两堆数据是随机生成的，下面介绍画出这个图的步骤主要有哪些：

1. 导入需要的工具包，这个没得说，而且是在jupyter notebook中，所有会使用%matplotlib inline

   import numpy as np
   
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   %matplotlib inline
   

2. 生成数据

   # 设置随机种子
   
   np.random.seed(325)
   
   # 随机生成o数据
   
   o_data_x = np.random.randint(40, 80, 5)
   
   o_data_y = np.random.randint(20, 80, 5)
   
   o_label = np.array([0,0,0,0,0])
   
   # 随机生成x数据
   
   x_data_x = np.random.randint(10, 50, 5)
   
   x_data_y = np.random.randint(60, 90, 5)
   
   x_label = np.array([1,1,1,1,1])
   
   # 随机生成初始的直线
   
   w1_w2 = np.random.random(2)
   
   t = np.linspace(-100,100, 18)
   

3. 画图

   # 设置画布
   
   plt.figure(figsize=(8, 8))
   
   # 作点
   
   plt.scatter(o_data_x, o_data_y, c='b', marker='o', label='0')
   
   plt.scatter(x_data_x, x_data_y, c='r', marker='x', label='1')
   
   plt.legend()
   
   # 作初始线
   
   plt.plot(t, -w1_w2[0]/w1_w2[1]*t)
   
   # 获取当前的坐标轴, gca = get current axis
   
   ax = plt.gca()
   
   # 设置标题，也可用plt.title()设置
   
   ax.set_title('Inital', fontsize=20, loc='left')
   
   # 设置右边框和上边框，隐藏
   
   ax.spines['right'].set_color('none')
   
   ax.spines['top'].set_color('none')
   
   # 设置x坐标轴为下边框
   
   ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
   
   # 设置y坐标轴为左边框
   
   ax.yaxis.set_ticks_position('left')
   
   # 设置x轴, y轴在(0, 0)的位置
   
   ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
   
   ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
   
   # ax.set_xticks与plt.xticks功能一样，都是自行定义x坐标轴的刻度；y轴同理。在这里使用避免原点出现两个同样的0
   
   ax.set_xticks([-100, -75, -50, -25, 0, 25, 50, 75, 100])
   
   ax.set_yticks([-100, -75, -50, -25, 25, 50, 75, 100])
   
   plt.savefig('output.jpg')
   

总结

上述画图涉及的知识点包括：

1. 画直线图
2. 画散点图
3. 设置坐标轴的原点、刻度等