底图上的Matplotlib圆不会过渡到球体的另一半

，这是因为Matplotlib是一个用于绘制二维图形的Python库，它并不直接支持绘制三维图形或球体。

要在底图上绘制球体，可以使用其他专门用于三维图形绘制的库，例如Mayavi、Plotly或者使用Matplotlib的mplot3d子库。这些库提供了更多的功能和灵活性来绘制三维图形。

对于绘制球体，可以使用球体的参数方程来定义其形状。例如，可以使用球心坐标和半径来定义一个球体。然后，可以使用绘图函数来绘制球体的表面。

在云计算领域中，绘制球体可能不是一个常见的应用场景。云计算更多地关注于数据存储、计算资源的分配和管理、网络通信等方面。然而，如果需要在云计算环境中进行三维可视化或者与图形相关的任务，可以考虑使用适合的库或工具来实现。

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另一方面说，使用更少的特征，维度灾难就能避免，就不会出现对训练样本过拟合的现象。图8用不同的方式解释上面的内容。...没有落在单位圆的训练样本距离搜索空间的角落处更距离中心处更近，而这些样本由于特征值差异很大（样本分布在正方形角落处），所有难以分类。因此，如果大部分样本落在单位内接圆里，就会更容易分类。...落在单位圆之外的训练样本位于特征空间角落处，比位于特征空间中心处的样本更难进行分类。...一个有趣的问题是当我们增加特征空间的维度时，随着正方形（超立方体）的体积变化，圆形（超球体）的体积是如何变化的？...事实上，这依赖于训练样本的数量、决策边界的复杂性和使用的是哪个分类器。如果理论上训练样本时无限多的，那么维度灾难不会发生，我们可以使用无限多的特征来获得一个完美的分类器。

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