我有一個形狀為(10049280)的測試數據集x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5

y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))

所以我打印了x，x，max，h，y，y，y，max：

-0.6541590243577957

7.5925517082214355

0.02秒

-0.9953588843345642

4.58396577835083

到目前為止，根據我在文檔中的發現，我希望得到一個包含這些值的網格數組。在

只需檢查我打印的xx和yy并得到：

^{pr2}$

似乎有點可疑。當我開始排隊時：Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

我得到錯誤：ValueError:X.shape[1]=2應該等于49280，訓練時的特征數

我從來沒有使用過numpy的meshgrid函數，但是我在文檔中讀到的所有東西看起來都是正常的，并且和大多數numpy一樣有很好的文檔記錄。我確信我錯過了一些愚蠢的東西，但就我的一生而言，我找不到它。有人知道我哪里出錯了嗎？一旦我弄清楚問題的所在，我會盡量為這個問題編一個內容更豐富的題目。在

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python网格测试_测试d的numpy网格大小调整的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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