1、函数定义
sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8)
生成一个二维的大圆，包含一个小圆
2、相关参数说明
n_samples：整数 可选 默认为100
生成的总点数。（如果是奇数，内圆比外圆多一点，但是测试输入5后，内圆和外圆均是两个点）
shuffle：布尔变量 可选 默认为True
是否打乱样本
noise：double 或None 默认为None
将高斯噪声的标准差加入到数据中
random_state：整数 RandomState instance or None
确定数据集变换和噪声的随机数生成。
factor：0 < double < 1 默认值0.8
内外圆之间的比例因子
3、返回值
X：[n_samples, 2]形状的数组，生成的样本
y：[n_samples]形状的数组，每个样本的标签（0或1）
1、shuffle参数
为了便于查看，这里生成6个样本
当shuffle为True时，内外圆的数据是交叉出现
当shuffle为False时，内外圆的数据没有出现交叉
2、random_state参数
当random_state参数值相同时，生成的样本都相同
当random_state参数值不同时，生成的样本不相同
但是前提是shuffle参数必须为True
3、noise参数
当noise参数比较小时，取样点比较集中
当noise参数比较大时，取样点比较分散
4、factor参数
当factor较大时，内圆半径较大
当factor较小时，内圆半径较小
