l2 = np.sqrt(l2_dx ** 2 + l2_dy ** 2)
时间: 2023-07-23 12:36:37 浏览: 55
这行代码跟上一行代码非常类似,用来计算第二条边的长度。具体来说,l2_dx ** 2 表示将第二条边在 x 方向上的长度平方,l2_dy ** 2 表示将第二条边在 y 方向上的长度平方,相加得到的是第二条边的长度的平方,再开平方得到第二条边的长度。这个操作同样可以用勾股定理来理解,即第二条边的长度等于第二个顶点与第三个顶点之间的距离。这个长度同样可以用来计算三角形的周长、面积等等。
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解释l1 = np.sqrt(l1_dx ** 2 + l1_dy ** 2)
这行代码用来计算第一条边的长度,其中 np.sqrt() 表示求平方根,** 表示求幂运算。具体来说,l1_dx ** 2 表示将第一条边在 x 方向上的长度平方,l1_dy ** 2 表示将第一条边在 y 方向上的长度平方,相加得到的是第一条边的长度的平方,再开平方得到第一条边的长度。这个操作可以用勾股定理来理解,即第一条边的长度等于第一个顶点与第二个顶点之间的距离。这个长度可以用来计算三角形的周长、面积等等。
解释 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2))
这行代码用于计算均方根误差(RMSE),RMSE 是衡量模型预测精度的一种指标,常用于回归问题中。
其中,np.sqrt() 是 numpy 库中的开方函数,np.mean() 是求平均数的函数。 (y_rec - y_all) ** 2 是计算误差平方的操作,其中 y_rec 是模型的预测结果,y_all 是实际结果。
因此,np.mean((y_rec - y_all) ** 2) 计算的是误差平方的平均值,即均方误差(MSE)。最后,np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) 就是 MSE 的平方根,即 RMSE。这个值越小,说明模型的预测结果越接近实际结果,模型的精度越高。