tmp/ipykernel_1056/502992382.py in cost_derivative(self, output_activations, y) 72 73 def cost_derivative(self,output_activations, y): ---> 74 return (output_activations-y) 75 76 def evaluate(self, test_data): ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (784,1) (10,1)

时间: 2024-04-28 12:21:37 浏览: 92
这个错误表明你的 `output_activations` 和 `y` 的形状不兼容，因此无法进行减法运算。具体来说，`output_activations` 的形状为 (784,1)，而 `y` 的形状为 (10,1)。这意味着你正在尝试从一个形状为 (784,1) 的数组中减去一个形状为 (10,1) 的数组，这是不允许的。 要解决这个问题，你需要确保 `output_activations` 和 `y` 具有相同的形状。你应该检查一下你的代码，看看是哪里导致了这个问题。可能需要在某个地方添加一些代码来调整维度或形状。
相关问题

解释以下代码每一句作用： def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output

这段代码是一个PID控制器的实现。下面是每一句代码的作用解释： 1. `tnow = millis()`：获取当前时间。 2. `dt = tnow - self._last_t`：计算当前时间与上一次记录时间的差值，即时间间隔。 3. `output = 0`：初始化输出值。 4. `if self._last_t == 0 or dt > 1000:`：如果是第一次运行或者时间间隔超过1秒，则将时间间隔设置为0，并重置积分项。 5. `self._last_t = tnow`：更新上一次记录时间为当前时间。 6. `delta_time = float(dt) / float(1000)`：计算时间间隔的小数形式，单位为秒。 7. `output += error * self._kp`：将比例项乘以误差值并加到输出中。 8. `if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的微分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。 9. `if isnan(self._last_derivative):`：如果上一次微分项为NaN（非数字），则将其设置为0。 10. `derivative = (error - self._last_error) / delta_time`：计算当前微分项的值。 11. `derivative = self._last_derivative + ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * (derivative - self._last_derivative))`：根据一阶惯性滤波器的公式更新微分项。 12. `self._last_error = error`：更新上一次误差值为当前误差值。 13. `self._last_derivative = derivative`：更新上一次微分项为当前微分项。 14. `output += self._kd * derivative`：将微分项乘以微分系数并加到输出中。 15. `output *= scaler`：将输出值乘以缩放因子。 16. `if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的积分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。 17. `self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time`：根据积分项的公式更新积分项。 18. `if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax`：对积分项进行限幅。 19. `output += self._integrator`：将积分项加到输出中。 20. `return output`：返回最终的输出值。

帮我解释以下代码 PID： _kp = _ki = _kd = _integrator = _imax = 0 _last_error = _last_derivative = _last_t = 0 _RC = 1/（2 * pi * 20） def init（self， p=0， i=0， d=0， imax=0）： self._kp = float（p） self._ki = float（i） self._kd = float（d） self._imax = abs（imax） self._last_derivative = float（'nan'） def get_pid（self， 错误，缩放器）： tnow = millis（） dt = tnow - self._last_t 输出 = 0 如果 self._last_t == 0 或 dt > 1000： dt = 0 self.reset_I（） self._last_t = tnow delta_time = float（dt） / float（1000） 输出 += error * self._kp 如果 abs（self._kd） > 0 和 dt > 0： 如果 isnan（self._last_derivative）： 导数 = 0 self._last_derivative = 0 否则： 导数 =（误差 - self._last_error） / delta_time导数 = self._last_derivative + \ （（delta_time / （self._RC + delta_time）） * \ （导数 - self._last_derivative）） self._last_error = 误差 self._last_derivative = 导数输出 += self._kd * 导数输出 *= 缩放器 如果 abs（self._ki） > 0 且 DT > 0： self._integrator += （误差 * self._ki） * 缩放器 * delta_time 如果self._integrator < -self._imax： self._integrator = -self._imax ELIF self._integrator > self._imax： self._integrator = self._imax 输出 += self._integrator 返回输出 def reset_I（自身）： self._integrator = 0 self._last_derivative = float（'nan'）

这段代码实现了一个PID控制器，其中的变量含义如下： - _kp, _ki, _kd：分别是比例、积分、微分系数，用于调整PID控制器的响应特性； - _integrator：积分器，用于积累误差，并作为积分项的输出； - _imax：积分项输出的限幅值，防止积分器饱和； - _last_error：记录上一次的误差，用于计算微分项； - _last_derivative：记录上一次的误差变化率，用于计算微分项； - _last_t：记录上一次调用PID控制器的时间，用于计算时间间隔； - _RC：低通滤波器的时间常数，用于平滑微分项的输出。 该控制器的初始化函数 init() 设置了比例、积分、微分系数以及积分项输出的限幅值，其中积分项的输出限幅值取绝对值后作为最大值，可以避免积分项过大导致控制器不稳定。 PID控制器的主要函数是 get_pid()，它接收一个误差值和一个缩放因子，返回一个控制输出。该函数首先计算时间间隔 dt，如果时间间隔过大则重置积分器，然后根据比例、积分、微分系数计算出控制输出。其中，微分项使用了一阶低通滤波器平滑输出，以避免噪声对控制器的影响。 最后，reset_I()函数用于重置积分器和微分项，以便在重新开始控制时避免积分器过度积累误差。
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import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据进行前向传播，计算输出值，在计算误差，并使用反向传播算法更新权重和偏置，最终得到一个可以进行二分类的...

def cost_derivative(self, output_activations, y): return (output_activations - y)改为交叉熵损失函数的导数

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class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数

return 2*(self.y_hat - y) / self.output_dim def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = self.mse_loss_derivative(y) * self.relu_derivative(self.z2) # 加上损失函数的...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

def mse_loss(self, y, y_hat): return np.mean((y - y_hat)**2) def sgd_optimizer(self, x, y, learning_rate): y_hat = self.forward(x) loss = self.mse_loss(y, y_hat) self.backward(x, y, learning_...

class NeuralNetwork: def __init__(self, n_inputs, n_hidden, n_outputs): self.n_inputs = n_inputs self.n_hidden = n_hidden self.n_outputs = n_outputs # 初始化权重和偏差 self.weights1 = np.random.randn(self.n_inputs, self.n_hidden) self.bias1 = np.zeros((1, self.n_hidden)) self.weights2 = np.random.randn(self.n_hidden, self.n_outputs) self.bias2 = np.zeros((1, self.n_outputs)) def sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def sigmoid_derivative(self, z): return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z)) def feedforward(self, X): # 计算隐藏层输出 self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1) # 计算输出层输出 self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.a2 = self.sigmoid(self.z2) return self.a2 def backpropagation(self, X, y, output): # 计算输出层误差 error = output - y d_output = error * self.sigmoid_derivative(self.z2) # 计算隐藏层误差 error_hidden = d_output.dot(self.weights2.T) d_hidden = error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.z1) # 更新权重和偏差 self.weights2 -= self.a1.T.dot(d_output) self.bias2 -= np.sum(d_output, axis=0, keepdims=True) self.weights1 -= X.T.dot(d_hidden) self.bias1 -= np.sum(d_hidden, axis=0) def train(self, X, y, n_epochs, learning_rate): for epoch in range(n_epochs): output = self.feedforward(X) self.backpropagation(X, y, output) def predict(self, X): output = self.feedforward(X) predictions = np.argmax(output, axis=1) return predictions

这是一个简单的神经网络实现，包括初始化权重和偏差、前向传播、反向传播、训练和预测。 神经网络的训练过程中，通常需要一些超参数的设置，如隐藏层的神经元数量、迭代次数、学习率等。 在这个实现中，隐藏层神经...

def cost_derivative(self, output_activations, y): return (output_activations - y) 把这个函数改为使用交叉熵误差损失函数的导数

交叉熵误差损失函数的导数公式为： $$\frac{\partial C}{\partial z_j} = \...def cost_derivative(self, output_activations, y): return (output_activations - y) / len(y) # 使用交叉熵误差损失函数的导数

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重和偏置 self.weights_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.bias_ih = np.random.randn(hidden_size, 1) self.weights_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) self.bias_ho = np.random.randn(output_size, 1) # 定义激活函数 self.activation = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x)) self.derivative = lambda x: x * (1 - x) def forward(self, inputs): # 计算隐藏层的输出 hidden = self.activation(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_ih) # 计算输出层的输出 output = self.activation(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_ho) return output def backward(self, inputs, targets, output): # 计算输出层的误差 output_error = targets - output output_delta = output_error * self.derivative(output) # 计算隐藏层的误差 hidden_error = np.dot(self.weights_ho.T, output_delta) hidden_delta = hidden_error * self.derivative(hidden) # 更新权重和偏置 self.weights_ho += np.dot(output_delta, hidden.T) self.bias_ho += output_delta self.weights_ih += np.dot(hidden_delta, inputs.T) self.bias_ih += hidden_delta def train(self, inputs, targets, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(inputs)): # 前向传播 output = self.forward(inputs[j].reshape(-1, 1)) # 反向传播 self.backward(inputs[j].reshape(-1, 1), targets[j].reshape(-1, 1), output)

2. 定义了激活函数activation和导数函数derivative，这里采用的是Sigmoid函数。 3. 前向传播函数forward中，通过输入数据和当前的权重和偏置计算出隐藏层和输出层的输出值。 4. 反向传播函数backward中，通过目标...

分析代码 def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y error_array = error.values error_flat = error_array.ravel() delta2 = error_flat delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

5. delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)：计算隐藏层的误差，其中np.dot是点积运算符，self.relu_derivative是激活函数的导数。 6. grad_weights2 = np.dot(self...

分析代码bug def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y error_array = error.values error_flat = error_array.ravel() delta2 = error_flat delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

这段代码中的错误在于第5行，变量名应该是delta2而非delta2_flat，...delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) 这样就可以正确计算隐藏层的误差并更新相应的梯度和权重了。

def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

具体地，这段代码首先计算误差（error），即神经网络输出值（self.y_hat）与实际标签值（y）之间的差。然后，根据误差和激活函数的导数计算两层之间的误差（delta1和delta2）。接着，计算两层之间的权重和偏置值的...

error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

这段代码是一个使用反向传播算法进行训练的两层神经网络的更新权重和偏置的代码。首先，计算输出误差 error，即当前预测值与真实值之间的差。然后，根据误差和网络权重计算输出层的误差 delta2，以及隐藏层的误差 ...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import autograd """ 用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1 """ class Net(nn.Module): def __init__(self, NL, NN): # NL n个l（线性，全连接）隐藏层， NN 输入数据的维数， # NL是有多少层隐藏层 # NN是每层的神经元数量 super(Net, self).__init__() self.input_layer = nn.Linear(1, NN) self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 原文这里用NN，我这里用的下采样，经过实验验证，“等采样”更优。更多情况有待我实验验证。 self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1) def forward(self, x): out = torch.tanh(self.input_layer(x)) out = torch.tanh(self.hidden_layer(out)) out_final = self.output_layer(out) return out_final net=Net(4,20) # 4层 20个 mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4) # 优化器 def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0 # requires_grad=True).unsqueeze(-1) plt.ion() # 动态图 iterations=200000 for epoch in range(iterations): optimizer.zero_grad() # 梯度归0 ## 求边界条件的损失函数 x_0 = torch.zeros(2000, 1) y_0 = net(x_0) mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1)) # f(0) - 1 = 0 ## 方程的损失函数 x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1)) pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True) # x 随机数 pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net) pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False) mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros) # y-y' = 0 loss = mse_i + mse_f loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta if epoch%1000==0: y = torch.exp(pt_x_in) # y 真实值 y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值 print(epoch, "Traning Loss:", loss.data) print(f'times {epoch} - loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}') plt.cla() plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy()) plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red') plt.pause(0.1)

这是一段 Python 代码，主要是在导入一些库和定义一个神经网络模型类 "Net"。代码中导入了 torch、torch.nn、numpy 和 matplotlib....代码还提到了一个微分方程：f(x)' = f(x), 初始条件f(0) = 1, 用神经网络模拟。

import numpy as np class LIF_Neuron: ''' 一个带漏电流的积分放电模型的类，该类中包含了 a. 模型的偏微分方程描述， b. 单步的数值积分。 ''' def init(self, C,g_leak, E_leak, E_thresh): self.C=C self.g_leak = g_leak self.E_leak =E_leak self.E_thresh = E_thresh def derivative(self, state, inputs=0): v = state # TODO 偏微分方程 Dv = (inputs-self.g_leak * (v - self.E_leak)) / self.C return np.array([Dv]) def step(self, state, dt, inputs=0): state_new = rk4(dt, state, inputs, self.derivative) # TODO 超过阈值后的重置： if state_new[0] >= self.E_thresh: state_new[0] = self.E_leak return state_new 对于上述类注入逐渐增强的电流，观察脉冲发放频率的变化，将结果绘图。

freq = np.array([spikes / t_max * 1000 for spikes in spikes_list]) # 计算每秒的脉冲发放次数 plt.plot(I, freq) plt.xlabel("Input Current (nA)") plt.ylabel("Firing Rate (Hz)") plt.title("LIF Neuron ...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[52], line 69 67 f = interp1d(B2[0, :], B2[1, :], kind='quadratic') 68 a8 = f(i2) ---> 69 a9 = f(a20) 70 derivative = (a9 - a8) / a7 71 if derivative - a9 > 10e-6: File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_polyint.py:80, in _Interpolator1D.__call__(self, x) 59 """ 60 Evaluate the interpolant 61 (...) 77 78 """ 79 x, x_shape = self._prepare_x(x) ---> 80 y = self._evaluate(x) 81 return self._finish_y(y, x_shape) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:752, in interp1d._evaluate(self, x_new) 750 y_new = self._call(self, x_new) 751 if not self._extrapolate: --> 752 below_bounds, above_bounds = self._check_bounds(x_new) 753 if len(y_new) > 0: 754 # Note fill_value must be broadcast up to the proper size 755 # and flattened to work here 756 y_new[below_bounds] = self._fill_value_below File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:786, in interp1d._check_bounds(self, x_new) 784 if self.bounds_error and above_bounds.any(): 785 above_bounds_value = x_new[np.argmax(above_bounds)] --> 786 raise ValueError("A value ({}) in x_new is above " 787 "the interpolation range's maximum value ({})." 788 .format(above_bounds_value, self.x[-1])) 790 # !! Should we emit a warning if some values are out of bounds? 791 # !! matlab does not. 792 return below_bounds, above_bounds ValueError: A value (0.21347609900000009) in x_new is above the interpolation range's maximum value (0.213476099).该怎么修改，代码怎么写

f = interpolate.interp1d(x, y, kind='linear', fill_value='extrapolate') # 在范围内进行插值 print(f(0.25)) # 输出：0.25 # 超出范围进行插值 print(f(0.5)) # 输出：0.5 在这个例子中，我们创建了一个...
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