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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport mpl_toolkits.mplot3dimport tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior()#import tensorflow as tffrom sklearn import datasetssess = tf.InteractiveSession()gamma = tf.constant(-1.0)x, y = np.mgrid[-2:2:0.01, -2:2:0.01]x_data = tf.placeholder(shape=[400, 400], dtype=tf.float32)y_data = tf.placeholder(shape=[400, 400], dtype=tf.float32)Kernel = tf.exp(tf.multiply(gamma, tf.add((x_data*x_data),(y_data*y_data))))Kernel = sess.run(Kernel, feed_dict={x_data: x,y_data: y})ax = plt.subplot(111, projection='3d')ax.plot_surface(x, y, Kernel, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow', alpha=0.9)#绘面ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')ax.set_zlabel('Kernel')plt.show()效果图：
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