x＝np.reshape(x1,(1,-1))

`x1` 是一个一维数组，`np.reshape(x1, (1, -1))` 的作用是将其转化为一个二维数组，其中第一维的长度为1，第二维的长度自动计算得到。也就是说，它将一个一行多列的数组转化为一个一行n列的二维数组，其中n为原数组的长度。

具体来说，如果 `x1=[1,2,3,4]`，则 `np.reshape(x1, (1, -1))` 返回的数组为 `[[1,2,3,4]]`。另外，如果将第二个参数 `-1` 改为其他值，就可以指定第二维的长度，例如 `np.reshape(x1, (2,2))` 会返回一个二行二列的二维数组 `[[1,2],[3,4]]`。

相关问题

def GM11(x0): x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) X = np.zeros_like(x0) X[0] = x0[0] for i in range(1, len(x0)): X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i) return X X0 = data['close'].values X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)]) s = np.zeros(len(X0)) s[0] = 1 for i in range(1, len(X0)): if X0[i] > X1[:, i-1].max(): s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 else: s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 1 --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) D:\.temp\ipykernel_10000\3121687314.py in <module> 5 s[0] = 1 6 for i in range(1, len(X0)): ----> 7 if X0[i] > X1[:, i-1].max(): 8 s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 9 else: IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 5给出修正的代码

修正后的代码如下：

import numpy as np

def GM11(x0):
    x1 = np.cumsum(x0)
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
    B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1)
    Y = x0[1:].reshape(-1, 1)
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)
    X = np.zeros_like(x0)
    X[0] = x0[0]
    for i in range(1, len(x0)):
        X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i)
    return X

X0 = data['close'].values
X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)])

s = np.zeros(len(X0))
s[0] = 1
for i in range(1, len(X0)-4):
    if X0[i+4] > X1[:, i].max():
        s[i+4] = np.argmin(X1[:, i]) + 2
    else:
        s[i+4] = np.argmin(X1[:, i]) + 1

主要修改了两处：

1. 在生成 X1 时，循环的范围改为 `range(len(X0)-4)`，因为每个 5 个数据才能生成一个 GM(1,1) 模型，因此最后 4 个数据不能构成 GM(1,1) 模型。

2. 在计算 s 时，由于 X1 的每一列代表的是对应时间段内的预测值，因此需要将索引 `i-1` 改为 `i`，同时将 `X0[i]` 改为 `X0[i+4]`，表示当前判断的是时间段的最后一个数据的值。

X1 = bos['INDUS'].values.reshape(-1, 1) X2 = bos['CRIM'].values.reshape(-1, 1) X = np.concatenate((X1, X2), axis = 1) 上述代码做了什么

上述代码创建了一个新的数组 X。它从数据框 bos 中选择两列（'INDUS' 和 'CRIM'），并使用 numpy 库中的 reshape 函数将它们转换为列向量形式。然后，使用 numpy 库中的 concatenate 函数将这两个列向量按列（即 axis = 1）进行连接，得到一个新的二维数组 X，其中每一行包含 'INDUS' 和 'CRIM' 列的对应值。