x_tst = 0.1*np.arange(1,3,1).reshape(2,)

这是一个Python代码，通过NumPy库生成一个包含两个元素的一维数组x_tst。这个数组的值为0.1、0.2，分别是1和2乘以0.1得到的。可以用print函数来输出这个数组：

import numpy as np
x_tst = 0.1*np.arange(1,3,1).reshape(2,)
print(x_tst)

输出结果为：

array([0.1, 0.2])

相关问题

帮我理解以下代码：##计算训练集和测试集的样本数 ##x_train.shape[0]表示训练数据集x_train的样本数量。其中，x_train是一个二维数组，第一维表示样本的数量，第二维表示每个样本的特征数量。因此，x_train.shape[0]就是获取x_train数组的第一维大小，即样本数量。 train_num,test_num = x_train.shape[0],x_test.shape[0] ##存储结果 second_level_train_set = np.zeros((train.num,)) second_level_test_set = np.zeros((test_num,)) test_nfolds_sets = np.zeros((test_num,n_folds)) ##K折交叉验证 kf = KFold(n_splits = n_folds) ##依次使用K折数据集训练数据 for i,(train_index,test_index)in enumerate(kf.split(x_train)): ##切分K折数据 x_tra,y_tra = x_train[train_index],y_train[train_index] x_tes,y_tes = x_train[test_index],y_train[test_index] ##训练数据 clf.fit(x_tra,y_tra) ##对训练集和测试集进行预测 second_level_train_set[test_index] = clf.predict(x_tst) test_nfolds_sets[:,i] = clf.predict(x_test) ##计算返回的均值 second_level_test_set[:] = test_nfolds_sets.mean(axis = 1) return second_level_train_test_set,second_level_test_set

这段代码实现的是Stacking中的第一步，即对基础模型进行K折交叉验证并生成元特征。具体来说，代码中首先计算了训练集和测试集的样本数，然后初始化了三个用于存储结果的数组。接下来，使用K折交叉验证对基础模型进行训练，并对训练集和测试集进行预测，将预测结果保存到相应的数组中。最后，计算了测试集预测结果的均值，并将训练集和测试集的元特征作为函数的返回值。

值得注意的是，代码中使用了一个循环来依次使用K折数据集训练数据，并将每一次的预测结果保存到对应的位置上。这里的clf指代的是一个基础模型，它在训练和预测时需要与具体的应用场景相关。另外，mean()函数用于计算测试集预测结果的均值。

<select id="findHdRectorder" parameterType="com.tst.model.hd.HdRectorder" resultType="com.tst.model.hd.HdRectorder"> select h.*, (select process_bar from hd_rectorder_task t where t.hd_no=h.hd_no and t.sta_time=(select max(sta_time) from hd_rectorder_task t1 where t1.hd_no=h.hd_no and t1.status=2) limit 1), (select major_name from sec_major m where h.major_id=m.major_id) major, u.name create_name, u.phone create_phone, u2.name rect_name, u2.phone rect_phone, u3.name concert_name, u3.phone concert_phone, p.proc_name, (select name from te_geoloc t where h.cityid=t.mnodeid and h.cityid>0) cityname, (select name from te_geoloc t where h.areaid=t.id) areaname from hd_rectorder h left join sec_user u on h.create_by=u.username left join sec_user u2 on h.rect_user=u2.username left join sec_user u3 on h.concert_user=u3.username left join hd_rectorder_proc p on h.hd_proc_id = p.proc_id where 1=1 <if test="hd_proc_id!=null and hd_proc_id>0"> and h.hd_proc_id=#{hd_proc_id} </if> </select> 有这样一条sql 其中hd_proc_id有0,1,2,3,4,5,6 其中0表示未处置 1,2，3,4,5都是表示已经处置 但是在不同的状态 如何获取在处置的数据 怎么改进

根据这条SQL语句，可以看出`hd_proc_id`字段表示处置的状态，其中0表示未处置，而1、2、3、4、5表示已经处置但是在不同的状态。如果你想获取已处置的数据，可以将条件修改为`hd_proc_id>0`，这样就可以排除未处置的数据，只获取已处置的数据。

改进的话，可以考虑将条件逻辑进行优化，使用更直观的方式表示已处置的状态。比如，可以使用一个字段来表示处置状态，而不是使用多个数字来表示不同的状态。这样可以简化SQL语句，并且更易于理解和维护。

另外，可以考虑使用索引来优化查询性能，特别是在处理大量数据时。根据具体情况，可以为关键字段添加索引，以加快查询速度。

总结起来，你可以按照以上建议进行改进：
1. 修改条件为`hd_proc_id>0`以获取已处置的数据。
2. 考虑使用一个字段来表示处置状态，简化SQL语句。
3. 根据具体情况使用索引来优化查询性能。