make_s_curve#
- sklearn.datasets.make_s_curve(n_samples=100, *, noise=0.0, random_state=None)[源代码]#
生成S曲线数据集。
阅读更多的 User Guide .
- 参数:
- n_samplesint，默认=100
S曲线上的采样点数。
- noisefloat，默认=0.0
高斯噪音的标准差。
- random_stateint，RandomState实例或无，默认=无
确定创建数据集的随机数生成。传递int以获得跨多个函数调用的可重复输出。看到 Glossary .
- 返回:
- X形状的nd数组（n_samples，3）
穴位点
- t形状的nd数组（n_samples，）
根据流形中点的主维度确定的样本的单变量位置。
示例
>>> from sklearn.datasets import make_s_curve >>> X, t = make_s_curve(noise=0.05, random_state=0) >>> X.shape (100, 3) >>> t.shape (100,)