#coding:utf-8
#0匯入模組 ，生成模擬資料集
#tensorflow學習筆記(北京大學)  隨機畫點  完全解析
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import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
BATCH_SIZE = 30 
seed = 2 
#基於seed產生隨機數
rdm = np.random.RandomState(seed)
#隨機數返回300行2列的矩陣，表示300組座標點（x0,x1）作為輸入資料集
X = rdm.randn(300,2)
#從X這個300行2列的矩陣中取出一行,判斷如果兩個座標的平方和小於2，給Y賦值1，其餘賦值0
 

#作為輸入資料集的標籤（正確答案）
Y_ = [int(x0*x0 + x1*x1 <2) for (x0,x1) in X]
#遍歷Y中的每個元素，1賦值'red'其餘賦值'blue'，這樣視覺化顯示時人可以直觀區分
Y_c = [['red' if y else 'blue'] for y in Y_]
#對資料集X和標籤Y進行shape整理，第一個元素為-1表示n行2列，把Y整理為n行1列
X = np.vstack(X).reshape(-1,2)#表示n行2列
Y_ = np.vstack(Y_).reshape(-1,1)#n行1列
print(X)
print(Y_)
print
 
(Y_c)
#用plt.scatter畫出資料集X各行中第0列元素和第1列元素的點即各行的（x0，x1），用各行Y_c對應的值表示顏色（c是color的縮寫） 
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=np.squeeze(Y_c)) 
plt.show()