for i in range(len(data)): print(data[i]) list_array = list(data[i]) print(list_array)

这段代码的作用是将列表 data 中的每个元素转换成列表形式，并将其打印出来。具体来说，它遍历了列表 data 中的每个元素，使用 print 函数将该元素打印出来，然后使用 list 函数将该元素转换成列表形式并将其赋值给 list_array 变量，最后使用 print 函数将 list_array 变量打印出来。

相关问题

def get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file): df = TransformCoordonates(raster_file,reference_file) array_folder_list = sorted(os.listdir(array_folder)) array_files = [] array_file_name = [] for n,arr_file in enumerate(array_folder_list): if arr_file.endswith('.npy'): array_files.append(np.load(array_folder+'/'+arr_file,allow_pickle=True)) array_file_name.append(arr_file[:-4]) else: print(arr_file, 'Not Supported') for j,class_ in enumerate(array_files): class_ = np.array(class_, dtype =float) array_val = [] for i in df['position']: try: val = class_[i[0], i[1]] array_val.append(val) except: val = np.nan array_val.append(val) df[array_file_name[j]] = array_val label_list = df['label'].unique() label_class = [] for i in range(0,len(label_list)): label_class.append(i) df['type'] = df['label'].replace(label_list, label_class) df_train = df.drop(['longitude','latitude','label','coordinates','position','row','col'], axis = 1) return df_train, [array_files, array_file_name]

这段代码看起来像是一个函数，函数名为 get_data_eval，有三个参数：array_folder，raster_file，和 reference_file。函数的作用看起来是从一个文件夹中读取Numpy数组数据，然后利用TransformCoordonates函数对这些数组进行坐标变换，并且根据坐标变换后的位置信息从数组中提取对应的值，最终将这些值和相应的标签信息整理成一个DataFrame对象，并返回该对象和原始的数组数据。具体实现过程中，函数使用了os模块对文件夹中的文件进行遍历和筛选，使用了numpy模块对数组数据进行读取和处理，使用了pandas模块对数据进行整合和组织。

def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, learning_rate, lambda_, test_data): """ train_data: list of tuples, length 50000. tuple[0]: vectorized image np_array: shape(784, 1) tuple[1]: one-hot encoded label np_array: shape(10, 1) epochs: number of epochs to train. mini_batch_size: size of mini batch. learning_rate: learning rate. lambda_: regularization parameter. test_data: list of tuples, length 10000. """ l = len(training_data) test_acc_list = [] loss_list = [] for j in range(epochs): random.shuffle(training_data) cost_j = 0 mini_batches = [training_data[i:i + mini_batch_size] for i in range(0, l, mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: x, y = self.merge(mini_batch) c_j = self.gradient_descent(x, y, learning_rate, lambda_) cost_j += c_j cost_j /= (l / mini_batch_size) loss_list.append(cost_j) test_acc = self.evaluate(test_data) / len(test_data) test_acc_list.append(test_acc) print('Epoch_{}: loss:{:.2f} accuracy:{:.2f}%' .format(j, cost_j, test_acc * 100)) if j > 10: if (abs(test_acc_list[j] - test_acc_list[j - 1]) <= 5e-5) \ & (abs(test_acc_list[j - 1] - test_acc_list[j - 2]) <= 5e-5): break draw_acc_loss(test_acc_list, loss_list, j + 1)

这段代码是一个使用随机梯度下降（SGD）算法进行训练的函数。函数中的lambda_参数是正则化参数，用于控制模型的复杂度。下面是函数的主要步骤：

1. 初始化一些变量，包括用于存储损失和测试准确率的列表。
2. 循环执行指定的epochs次数。
3. 在每个epoch开始之前，随机打乱训练数据。
4. 将训练数据划分成mini_batches，每个mini_batch包含指定大小的样本。
5. 对于每个mini_batch，将输入数据x和标签y合并，并使用梯度下降算法进行参数更新，计算并累计损失值cost_j。
6. 计算每个epoch的平均损失cost_j，并将其添加到损失列表中。
7. 计算测试数据的准确率，并将其添加到准确率列表中。
8. 打印当前epoch的损失和准确率。
9. 如果准确率连续两次变化小于或等于5e-5，则跳出循环。
10. 最后，绘制准确率和损失的图像。

请注意，这只是代码的一部分，缺少了一些函数或方法的实现细节，比如merge和gradient_descent函数。