make_circles#

sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, *, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8)#

创建一个包含较小圆的大圆在二维平面上。

一个简单的玩具数据集，用于可视化聚类和分类算法。

更多信息请参阅用户指南。

Parameters:

n_samplesint 或形状为 (2,) 的元组, dtype=int, 默认=100: 如果是 int，则是生成的总点数。对于奇数，内圆将比外圆多一个点。如果是两元素元组，则为外圆和内圆的点数。

Changed in version 0.23: 添加了两元素元组。
shufflebool, 默认=True: 是否打乱样本。
noisefloat, 默认=None: 添加到数据中的高斯噪声的标准差。
random_stateint, RandomState 实例或 None, 默认=None: 确定用于数据集洗牌和噪声的随机数生成。传递一个 int 以在多次函数调用中获得可重复的输出。请参阅术语。
factorfloat, 默认=.8: 内圆和外圆之间的比例因子，范围在 [0, 1) 之间。

Returns:

X形状为 (n_samples, 2) 的 ndarray: 生成的样本。
y形状为 (n_samples,) 的 ndarray: 每个样本的整数标签（0 或 1），表示类成员身份。

Examples

>>> from sklearn.datasets import make_circles
>>> X, y = make_circles(random_state=42)
>>> X.shape
(100, 2)
>>> y.shape
(100,)
>>> list(y[:5])
[1, 1, 1, 0, 0]