def nor(x): dat = np.zeros(x.shape) n = x.shape[1]什么意思

这段代码定义了一个名为nor的函数，该函数有一个参数x。该函数首先创建了一个与参数x具有相同形状的全零NumPy数组dat。然后，它获取参数x的第二个维度的大小，并将其存储在变量n中。该函数的目的是将传入的二维数组x的每一列进行归一化操作，即将每一列的值减去该列的平均值，然后除以该列的标准差。这样可以将不同列之间的数据进行比较和分析。

相关问题

优化下列代码 def rule_evaluation(self, x): rule_out = np.zeros((x.shape[0], self.n_mf ** self.n_input)) for i in range(x.shape[0]): rule = np.zeros((self.n_mf, self.n_input)) for j in range(self.n_input): rule[:, j] = self.membership_function(x[i, j], self.mf_params[j, :]) rule = np.meshgrid(*rule) rule = np.stack(rule, axis=-1) rule = rule.reshape((-1, self.n_input)) rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1) return rule_out

可以通过以下方式进行代码优化：

1. 向量化计算：使用numpy等库的向量化计算，可以显著提高代码的运行速度。例如，可以使用numpy的广播机制（broadcasting）来替代嵌套循环。

2. 避免重复计算：可以将一些重复计算的结果保存下来，避免重复计算。例如，可以将self.n_mf的次方计算结果保存下来，避免每次循环都进行计算。

3. 使用numba或cython等编译器：可以使用numba或cython等编译器来加速代码，提高运行效率。

下面是优化后的代码：

import numba as nb

@nb.njit(parallel=True)
def membership_function(x, mf_params):
    mf = np.zeros((mf_params.shape[0],))
    for i in nb.prange(mf_params.shape[0]):
        if mf_params[i, 0] == 0:
            if x == mf_params[i, 1]:
                mf[i] = 1
            else:
                mf[i] = 0
        elif mf_params[i, 0] == 1:
            mf[i] = np.exp(-0.5 * ((x - mf_params[i, 1]) / mf_params[i, 2]) ** 2)
        elif mf_params[i, 0] == 2:
            if x <= mf_params[i, 1]:
                mf[i] = 1
            elif x >= mf_params[i, 2]:
                mf[i] = 0
            else:
                mf[i] = (mf_params[i, 2] - x) / (mf_params[i, 2] - mf_params[i, 1])
    return mf

@nb.njit(parallel=True)
def rule_evaluation(x, n_mf, n_input, mf_params):
    rule_out = np.zeros((x.shape[0], n_mf ** n_input))
    for i in nb.prange(x.shape[0]):
        rule = np.zeros((n_mf, n_input))
        for j in range(n_input):
            rule[:, j] = membership_function(x[i, j], mf_params[j, :])
        rule = np.meshgrid(*rule)
        rule = np.stack(rule, axis=-1)
        rule = rule.reshape((-1, n_input))
        rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1)
    return rule_out

这里使用了numba库进行代码优化，同时使用了并行计算，可以大大加速代码运行。注意，由于numba使用了JIT（Just In Time）编译技术，因此需要将函数使用@nb.njit装饰器进行修饰。

修正下列代码def rule_evaluation(self, x): rule_out = np.zeros((x.shape[0], self.n_mf ** self.n_input)) for i in range(x.shape[0]): rule = np.zeros((self.n_mf, self.n_input)) for j in range(self.n_input): rule[:, j] = self.membership_function(x[i, j], self.mf_params[j, :]) rule = np.meshgrid(*rule) rule = np.stack(rule, axis=-1) rule = rule.reshape((-1, self.n_input)) rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1) return rule_out

代码中的问题是：self.membership_function()是类的一个方法，不能直接在numba中使用，需要将其转换为一个独立的函数。

修正后的代码如下：

import numba as nb

@nb.njit
def membership_function(x, mf_params):
    n_mf = mf_params.shape[0]
    mf = np.zeros((n_mf,))
    for i in range(n_mf):
        if mf_params[i, 0] == 0:
            if x == mf_params[i, 1]:
                mf[i] = 1
            else:
                mf[i] = 0
        elif mf_params[i, 0] == 1:
            mf[i] = np.exp(-0.5 * ((x - mf_params[i, 1]) / mf_params[i, 2]) ** 2)
        elif mf_params[i, 0] == 2:
            if x <= mf_params[i, 1]:
                mf[i] = 1
            elif x >= mf_params[i, 2]:
                mf[i] = 0
            else:
                mf[i] = (mf_params[i, 2] - x) / (mf_params[i, 2] - mf_params[i, 1])
    return mf

@nb.njit(parallel=True)
def rule_evaluation(x, n_mf, n_input, mf_params):
    rule_out = np.zeros((x.shape[0], n_mf ** n_input))
    for i in nb.prange(x.shape[0]):
        rule = np.zeros((n_mf, n_input))
        for j in range(n_input):
            rule[:, j] = membership_function(x[i, j], mf_params[j, :])
        rule = np.meshgrid(*rule)
        rule = np.stack(rule, axis=-1)
        rule = rule.reshape((-1, n_input))
        rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1)
    return rule_out

这里将self.membership_function()转换为了一个独立的函数membership_function()，并在numba中进行了修饰，同时使用了并行计算，可以大大加速代码运行。