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from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_svc_decision_function(model,ax=None):
#判断是否有画图对象
if ax is None:
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
#在最大值和最小值之间形成30个规律的数据
x = np.linspace(xlim[0],xlim[1],30)
y = np.linspace(ylim[0],ylim[1],30)
# 我们将使用这里形成的二维数组作为我们contour函数中的X和Y
# 使用meshgrid函数将两个一维向量转换为特征矩阵
# 核心是将两个特征向量广播，以便获取y.shape * x.shape这么多个坐标点的横坐标和纵坐标
Y,X = np.meshgrid(y,x)
xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T
# 其中ravel()是降维函数，vstack能够将多个结构一致的一维数组按行堆叠起来
# xy就是已经形成的网格，它是遍布在整个画布上的密集的点
P = model.decision_function(xy).reshape(X.shape)
# 重要接口decision_function，返回每个输入的样本所对应的到决策边界的距离
# 然后再将这个距离转换为axisx的结构，这是由于画图的函数contour要求Z的结构必须与X和Y保持一致
ax.contour(X, Y, P,colors="k",
levels=[-1,0,1],#画3条等高线 分别是Z为-1 0 1的三条线
alpha=0.5,
linestyles=["--","-","--"])#3条线不同形式
ax.set_xlim(xlim)
ax.set_ylim(ylim)
X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=0,cluster_std=0.6)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=50,cmap='rainbow')
clf=SVC(kernel='linear').fit(X, y)
plot_svc_decision_function(clf)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()