def onehot_encode(test): # 独热编码（属性为空值也不增加维度） onehot_test = [] for i in range(len(center_name)): for j in range(len(center_name[i])): if test[i] == center_name[i][j]: onehot_test.append(1) else: onehot_test.append(0) #print(onehot_test) return onehot_test

这段代码是一个用于进行独热编码的函数。它接受一个列表作为输入，并将列表中的元素转换为对应的独热编码形式。

具体来说，函数中的循环遍历了一个名为`center_name`的二维列表。在每一次循环中，它比较输入列表`test`中的元素与`center_name`中的元素是否相等。如果相等，则将对应位置的值设为1，否则设为0。最后，将所有的结果存储在名为`onehot_test`的列表中，并返回该列表。

需要注意的是，该函数依赖于名为`center_name`的二维列表，但在提供的代码中没有给出该变量的定义和赋值过程。因此，你可能需要在代码的其他部分找到或者定义`center_name`的值，以确保函数能够正常运行。

相关问题

dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1，激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2，激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

根据你提供的代码，我注意到你使用了 `MinMaxScaler` 对数据进行预处理。这可能导致数据的形状发生变化，进而导致模型输入的形状不匹配。

请确保在对数据进行预处理之前，将数据转换为正确的形状，并对其进行缩放，以便与模型的输入层匹配。

此外，你可能还需要检查以下几点：

1. 数据集的特征列是否正确地分配给 `X_train` 和 `X_test`，并且标签列是否正确地分配给 `y_train` 和 `y_test`。

2. 确保数据集的特征列和标签列的数量与模型定义中的输入层和输出层匹配。例如，如果你使用了3072个特征列和10个输出类别，那么模型定义中的输入层应该是 `(3072,)`，输出层应该是 `(10,)`。

3. 检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并根据需要进行处理。

在修复了这些问题后，你的模型定义应该能够正确地与数据进行匹配。如果问题仍然存在，请提供更多关于数据集和模型定义的信息，以便我能够提供更具体的建议。

解释代码：def lz77_decode(binary_str, window_size, lookahead_buffer_size): # 将二进制字符串转换为编码字符串 encoded_str = "" for c in binary_str: encoded_str += bin(ord(c))[2:].zfill(8) # 初始化解码后的文本和指针 text = "" index = 0 # 循环解码编码字符串 while index < len(encoded_str): # 从编码字符串中解析出最长匹配信息 comma1 = encoded_str.find(",", index) comma2 = encoded_str.find(",", comma1 + 1) if comma1 != -1 and comma2 != -1: offset = int(encoded_str[index:comma1], 2) length = int(encoded_str[comma1+1:comma2], 2) char = encoded_str[comma2+1] # 根据最长匹配信息，将文本中的字符复制到解码后的文本中 for i in range(0, length): text += text[-offset] text += char index = comma2 + 2 else: # 如果编码字符串中没有有效的最长匹配信息，则直接复制一个字符到解码后的文本中 text += encoded_str[index:index+8] index += 8 return text # 统计编码时间和解码时间的函数 def test_lz77(text, window_size, lookahead_buffer_size): # 编码时间 encode_start = time.time() binary_str = lz77_encode(text, window_size, lookahead_buffer_size) encode_end = time.time() # 解码时间 decode_start = time.time() text_decoded = lz77_decode(binary_str, window_size, lookahead_buffer_size) decode_end = time.time() # 打印编码时间和解码时间 print(f"编码时间：{encode_end - encode_start}秒") print(f"解码时间：{decode_end - decode_start}秒") # 检查解码后的文本是否和原始文本一致 if text == text_decoded: print("解码成功，原始文本和解码后的文本一致") else: print("解码失败，原始文本和解码后的文本不一致")

temp[i];
}
}

void mergeSort(int A[], int left, int right, int temp[]) {
if (left < right)这段代码是实现 LZ77 算法的解码部分。LZ77 算法是一种无损数据压缩 {
int mid = (left + right) / 2;
mergeSort(A, left, mid, temp);
mergeSort(A算法，它可以将一段文本压缩成较短的二进制串。解码过程就是将二, mid + 1, right, temp);
merge(A, left, mid, right, temp);
}
}

以上就进制串还原成原始文本的过程。

具体来说，该函数接受个参数：二进制字符串、窗口大小和向前缓冲区大小。它首先将二进制字符串转换成编码字符串，然后循环解码编码字符串。在解码过程中，它从编码字符串中解析出最长匹配信息，然后根据最长匹配信息将文本中的字符复制到解码后的文本中。如果编码字符串中没有有效的最长匹配信息，则直接复制一个字符到解码后的文本中。最后返回解码后的文本。

该代码还包括一个统计编码时间和解码时间的函数 test_lz77，它接受三个参数：文本、窗口大小和向前缓冲区大小。它先调用 lz77_encode 函数对文本进行编码，然后调用 lz77_decode 函数对编码后的二进制串进行解码。最后检查解码后的文本是否和原始文本一致，并打印编码时间和解码时间。