Y=tsne(features); 尝试将 SCRIPT tsne 作为函数执行: C:\Users\Mr.X\Desktop\tsne.m

要将脚本 `tsne.m` 转换为函数，需要进行以下步骤：

1. 将脚本中的所有变量和函数调用作为函数的输入参数和输出结果。
2. 在函数的开头添加函数声明语句，指定输入和输出参数的数量和类型。
3. 在函数的结尾添加 `end` 关键字。

下面是一个简单的例子：

function Y = tsne(features)
% TSNE Perform t-SNE on the given features
%
%   Y = TSNE(FEATURES) runs t-SNE on the given matrix of high-dimensional
%   features and returns the 2D embedding in Y.

% Call the tsne_p.m function from the tsne toolbox
addpath('tsne');
Y = tsne_p(features);

end

在这个例子中，我们将 `tsne.m` 转换为一个名为 `tsne` 的函数，并将输入参数 `features` 传递给 `tsne_p` 函数。输出结果是一个二维嵌入矩阵 `Y`。

要在命令行中使用此函数，只需将 `tsne.m` 文件保存在 MATLAB 路径中的某个文件夹中，然后在命令行中输入 `Y = tsne(features)` 即可。

相关问题

>>> import arcpy ... ... # 设置工作空间为包含所有 gdb 数据库的文件夹路径 ... workspace = r"C:\Users\Administrator\Desktop\新建文件夹" ... ... # 获取所有 gdb 数据库路径 ... gdb_files = arcpy.ListFiles("*.gdb") ... ... # 新建空要素类，用于合并所有要素类 ... out_fc = "merged_features" ... arcpy.CreateFeatureclass_management(workspace, out_fc, "POINT") ... ... # 遍历所有 gdb 数据库 ... for gdb_file in gdb_files: ... gdb_path = arcpy.ValidateTableName(gdb_file, workspace) ... arcpy.env.workspace = gdb_path ... ... # 获取 gdb 中的所有要素类 ... fcs = arcpy.ListFeatureClasses() ... ... if fcs is not None: ... # 遍历所有要素类并按照要素类型合并到新的要素类中 ... for fc in fcs: ... fc_type = arcpy.Describe(fc).shapeType ... arcpy.Append_management(fc, out_fc, fc_type) ... ... print("合并完成！") ... Runtime error Traceback (most recent call last): File "<string>", line 11, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.7\arcpy\arcpy\management.py", line 2013, in CreateFeatureclass raise e ExecuteError: ERROR 999999: 执行函数时出错。 执行(CreateFeatureclass)失败。

根据错误信息，CreateFeatureclass_management函数执行失败，错误代码为999999，这通常是由于输入参数不正确或其他未知错误导致的。建议按照以下步骤进行排查：

1. 检查工作空间路径是否正确。请确保路径中没有包含中文字符、特殊字符或空格，建议使用英文字符和下划线，例如：

   workspace = r"C:\data\my_gdb_folder"

2. 检查输出要素类名称是否正确。请确保要素类名称有效，不包含特殊字符或空格，建议使用英文字符和下划线。

3. 检查要素类类型是否正确。请确保要素类类型与您的数据匹配。在CreateFeatureclass_management函数中，第三个参数是要素类类型，例如“POINT”、“POLYLINE”或“POLYGON”。

4. 检查是否存在其他语法错误或逻辑错误。例如，如果要素类名称或路径不正确，可能会引发错误。

如果还有问题，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地诊断和解决问题。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，matplotlib等），以及导入一个叫做MLP的模型。同时还使用了一些PyTorch的库（如optim，nn等）。接下来使用argparse库创建了一个命令行参数解析器，可以通过命令行来指定一些参数（比如batchSize，nEpochs和LR）。最后通过parse_args()函数解析这些参数。