生成同心圆#

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

生成一个包含较小圆的大圆（二维）。

一个简单的玩具数据集，用于可视化聚类和分类算法。

更多信息请参见用户指南。

参数：

n_samplesint 或形状为 (2,) 的元组，dtype=int，默认为 100: 如果为整数，则为生成的总点数。对于奇数，内圆的点数比外圆多一个。如果为二元组，则分别为外圆和内圆的点数。

0.23版本中的更改：添加了二元组。
shufflebool，默认为 True: 是否打乱样本。
noisefloat，默认为 None: 添加到数据中的高斯噪声的标准差。
random_stateint、RandomState 实例或 None，默认为 None: 确定数据集混洗和噪声的随机数生成。传递一个整数以在多次函数调用中获得可重复的输出。参见词汇表。
factorfloat，默认为 .8: 内圆和外圆之间的比例因子，范围为 [0, 1)。

返回：

X形状为 (n_samples, 2) 的ndarray: 生成的样本。
y形状为 (n_samples,) 的ndarray: 每个样本的类别成员的整数标签 (0 或 1)。

示例

>>> from sklearn.datasets import make_circles
>>> X, y = make_circles(random_state=42)
>>> X.shape
(100, 2)
>>> y.shape
(100,)
>>> list(y[:5])
[np.int64(1), np.int64(1), np.int64(1), np.int64(0), np.int64(0)]