import?numpy?as?np
import?pylab?as?pl
from?sklearn?import?svm

#?we?create?40?separable?points
X?=?np.r_[np.random.randn（20?2）?-?[2?2]?np.random.randn（20?2）?+?[2?2]]
Y?=?[0]*20?+[1]*20

#fit?the?model
clf?=?svm.SVC（kernel=‘linear‘）
clf.fit（X?Y）

#?get?the?separating?hyperplane
w?=?clf.coef_[0]
a?=?-w[0]/w[1]
xx?=?np.linspace（-5?5）
yy?=?a*xx?-?（clf.intercept_[0]）/w[1]

#?plot?the?parallels?to?the?separating?hyperplane?that?pass?through?the?support?vectors
b?=?clf.support_vectors_[0]
yy_down?=?a*xx?+?（b[1]?-?a*b[0]）
b?=?clf.support_vectors_[-1]
yy_up?=?a*xx?+?（b[1]?-?a*b[0]）

print?“w:?“?w
print?“a:?“?a

#?print?“xx:?“