plt.plot(X_train, y_train, 'r.', label='Training data') # 显示训练数据 line_X = np.linspace(X_train.min(), X_train.max(), 500) # X值域 line_y = [weight*xx + bias for xx in line_X] # 假设函数y_hat plt.plot(line_X, line_y, 'b--', label='Current hypothesis' ) #显示当前假设函数 plt.xlabel('wechat') # x轴标签 plt.ylabel('sales') # y轴标签 plt.legend() # 显示图例 plt.show() # 显示函数图像
