Generating synthetic data
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 38/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- julia
调研方向
从 issue #70 中的 Julia 代码块开始，检查仓库的 tutorials 区域，以确定这些内容应放在哪里。将合成数据示例和绘图集成到该区域，然后验证教程示例能够运行并生成预期的可视化结果。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
# --------------------------------------------------------------------------
# The script below will eventually go in the tutorials, it generates points
# using standard keywords and plots them. It was also used to eyball the
# results and make sure they made sense
# --------------------------------------------------------------------------
# using PyPlot
#
# # BLOBS
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_blobs(100, 2, centers=3, as_table=false)
#
# plot(X[y.==1, 1], X[y.==1, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==2, 1], X[y.==2, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==3, 1], X[y.==3, 2], ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # CIRCLES
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_circles(200, as_table=false, factor=0.3)
#
# plot(X[y.==0, 1], X[y.==0, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==1, 1], X[y.==1, 2], ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # MOONS
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_moons(200, as_table=false)
#
# plot(X[y.==0, 1], X[y.==0, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==1, 1], X[y.==1, 2], ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # REGRESSION 1
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_regression(200, 1, as_table=false, noise=0.5, rng=550)
#
# plot(X[:, 1], y, ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # REGRESSION WITH OUTLIERS
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_regression(200, 1, as_table=false, noise=0.5, rng=550, outliers=0.1)
#
# plot(X[:, 1], y, ls="none", marker="o")
#
# gcf()
- 主要语言
- ReScript
- 星标
- 126
- 派生
- 19
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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