test_x = np.concatenate((test_p, test_w, test_n), axis=2)
时间: 2024-05-17 09:17:52 浏览: 66
这行代码是将三个numpy数组test_p、test_w和test_n在第三个维度上拼接起来,生成一个新的numpy数组test_x。具体来说,假设test_p的shape为(N, M, A),test_w的shape为(N, M, B),test_n的shape为(N, M, C),则test_x的shape为(N, M, A+B+C)。其中N表示样本数量,M表示每个样本的长度,A、B、C分别表示不同的特征维度。拼接后的test_x可以作为输入数据用于某些机器学习模型的训练或预测。
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y_d = np.concatenate((y_train, zero2), axis = 0).reshape(-1,1) A1 = np.concatenate((A, B), axis = 0) theta_hat = np.linalg.pinv(A1) @ y_d A2 = funcs.vandermonde(x_test, 8) y_test_hat = A2 @ theta_hat y_train_hat = A @ theta_hat
这段代码的作用是使用Vandermonde矩阵拟合一个多项式函数,并得到在训练集和测试集上的预测值。
具体地,np.concatenate函数将训练集y_train和一个全零向量zero2按照列方向拼接起来,并将结果reshape为一个列向量y_d。这样做是为了在构造矩阵A1时,将训练集和测试集的数据分别放在不同的行中。
然后,使用np.concatenate函数将训练集的Vandermonde矩阵A和全零向量B按照行方向拼接起来,得到矩阵A1,其中B的大小要与测试集的Vandermonde矩阵A2的大小相同。
接着,使用np.linalg.pinv函数计算A1的伪逆矩阵,并将其与y_d相乘,得到拟合多项式的系数向量theta_hat。
最后,使用funcs.vandermonde函数计算测试集的Vandermonde矩阵A2,将其与theta_hat相乘,得到测试集上的预测值y_test_hat,将A与theta_hat相乘,得到训练集上的预测值y_train_hat。
通过这段代码,我们可以得到一个多项式函数的拟合模型,并使用该模型在训练集和测试集上进行预测。
X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0) y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0) X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0) y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)这里为什么会有两个测试集和两个数据集
非常抱歉,我的回答有误,关于这个问题,以下是正确的观点:
在这段代码中,确实出现了两个训练集和两个测试集。这是因为每个类别的样本数是50个,要求从每个类别中选择40个样本作为训练集,10个样本作为测试集。因此,我们需要从每个类别中分别选择前40个样本作为训练集,后10个样本作为测试集,然后将三个类别的训练集和测试集分别合并起来。
具体地说,代码中的第一行:
```
X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0)
```
将setosa、versicolor和virginica三个类别的前40个样本分别合并起来,作为训练集X_train。第二行:
```
y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0)
```
将三个类别的训练集对应的标签(0、1、2)合并起来,作为训练集标签y_train。对于测试集,代码中的第三行:
```
X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0)
```
将setosa、versicolor和virginica三个类别的后10个样本分别合并起来,作为测试集X_test。第四行:
```
y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)
```
将三个类别的测试集对应的标签(0、1、2)合并起来,作为测试集标签y_test。
因此,这里只有一个训练集和一个测试集,但这个训练集和测试集是由每个类别的前40个和后10个样本组成的。
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