如何用Python实现PolynomialFeatures多项式特征扩展功能？

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python使用sklearn库创建多项式特征，导入numpy并重命名为np：pythonimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

sklearn生成多项式

import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures #这哥用于生成多项式 x=np.arange(6).reshape(3,2) #生成三行二列数组 reg = PolynomialFeatures(degree=3) #这个3看下面的解释 reg.fit_transform(x)

x是下面这样：

我们发现规律如下：

Python生成多项式

编写实现函数如下：

def multi_feature(x,n): c = np.empty((x.shape[0],0)) #np.empty((3,1))并不会生成一个3行1列的空数组,np.empty((3,0))才会生成3行1列空数组 for i in range(n+1): for m in range(i,-1,-1): h=(x[:,0]**m) * (x[:,1]**(i-m)) c=np.c_[c,h] return c multi_feature(x,3)

和上面实现的一模一样

print('n=4时，sklearn的输出是：') reg = PolynomialFeatures(degree=4) print(reg.fit_transform(x)) print('\n') #对比 print('n=4时，函数的输出是：') print(multi_feature(x,4))

也是一样的，当然这个函数仅适用于2维数组，如果是n维数组，又该怎么实现呢？

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