tao-to-python
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@@ -139,7 +139,8 @@ def Judge(X, y, w):
 
 def data(N, d, rnd, t=0.1):
     """
-    生成N个d维点（不包括偏置项1），x1+...+xd>=t的点标记为+1，x1+...+xd<=-t的点标记为-1
+    生成N个d维点（不包括偏置项1），x1+...+xd>=t的点标记为+1，x1+...+xd<=-t的点标记为-1，
+	rnd为随机数生成器，形式为rnd = np.random.RandomState(seed)，seed为随机种子，
     """
     X = []
     w = np.ones(d)
@@ -158,7 +159,8 @@ def data(N, d, rnd, t=0.1):
 def f(N, d, rnd, t=0.1, r=1):
     """
     生成N个d维点（不包括偏置项1），x1+...+xd>=t的点标记为+1，x1+...+xd<=-t的点标记为-1，
-    rnd为随机数生成器，利用PLA更新，如果r=1，那么按照顺序取点，否则随机取点
+    rnd为随机数生成器，形式为rnd = np.random.RandomState(seed)，seed为随机种子，
+	利用PLA更新，如果r=1，那么按照顺序取点，否则随机取点
     """
     X, y = data(N, d, rnd, t=t)
 
@@ -190,19 +192,6 @@ def f(N, d, rnd, t=0.1, r=1):
 
     #返回数据
     return a, b, c, X, y, s, w
-
-def plot_helper(a, b, c, X, y, s, w, t=0.1):
-    """
-    作图函数
-    """
-    #画出图像
-    plt.scatter(X[y == 1][:, 1], X[y == 1][:, 2], c='r', s=1)
-    plt.scatter(X[y == -1][:, 1], X[y == -1][:, 2], c='b', s=1)
-    plt.plot(a, b, label="("+str(w[0])+")+("+str(w[1])+")x1+("+str(w[2])+")x2=0")
-    plt.plot(a, c, label="x1+x2="+str(t))
-    plt.title(u"经过"+str(s)+u"次迭代收敛")
-    plt.legend()
-    plt.show()
 ```
 
 最后的代码如下