std=train_x.std(axis=0)显示'float' object has no attribute 'sqrt'

时间: 2023-12-01 13:03:07 浏览: 139
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client_axis.rar_AxisClient_axis client_axis.client_webservice客户端

这个错误提示是因为你的代码中使用了sqrt函数，但是该函数需要导入math库才能使用。你可以在代码开头添加`import math`语句，或者直接使用numpy库中的sqrt函数，即将代码改为`np.sqrt()`。另外，你需要确保`train_x`是一个numpy数组，而不是一个普通的Python列表或其他类型的对象。
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axis-kickstart.rar_Home Home_axis_axis 1.4_axis tomcat_org.apach

先配置好JDK 和Tomcat。...安装AXIS 解压开axis1_ 4.zip ，将axis1_ 4/webapps/axis 拷贝到 $TOMCAT_HOME/webapps/ 下启动tomcat，打开页面http://localhost:8080/axi s 页面正常，表示axis 安装正确。
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axis-bin-1_4.zip

5. **conf** 文件夹：可能包含配置文件，如 axis.properties，用于设置 Axis1 的行为。 使用 Axis1 生成 Java Web Service 客户端的步骤大致如下： 1. **获取 WSDL**：首先，你需要 Web Service 的 WSDL 地址，这是...

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下： ...13. train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)：将标准化后的训练集数据和目标变量 y_train 沿列方向合并，形成新的训练集 train。

train_cat = train_X[['date']] train_num = train_X.drop('date', axis=1) 在上述代码中，同时删除id，zipcode两个特征

接着，train_num = train_X.drop('date', axis=1) 则是对原数据集train_X进行操作，使用drop()函数移除名为'date'的列，并设置参数axis=1表示沿着列（columns）方向删除。此外，由于你提到还要删除'id'和'...

X_mean = X_train.mean(axis=0)

In this case, "axis=0" means that the function will calculate the mean of each column in the X_train dataset. The resulting X_mean variable will be a numpy array containing the mean values for each...

修正以下代码cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_y = np.array(train_y) train_u = np.array(train_u) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_y = np.array(train_y) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_auc = roc_auc_score...

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

11. train_x = train_data.drop(['target'], axis=1)：这行代码将训练数据集中的目标变量（'target'）删除，得到只包含特征的训练数据集train_x。 12. data_all = pd.concat([train_x,test_data])：这行代码将...

void ControlComply::BiaAngleCalculate(vector<XYZ_COOR_S> path_list, CONTROL_PARAM_IN para_in, robot::control_msg& para_out) { float distance_temp; int new_key_point = 0; XYZ_COOR_S xyz_temp; float delta_x[2], delta_y[2]; float min_distance = 100; int size = path_list.size(); float cur_x = para_in.cur_position.x_axis; float cur_y = para_in.cur_position.y_axis; float cur_head = para_in.cur_position.heading; for (int i = 0; i < size; i++) { xyz_temp = path_list.at(i); distance_temp = sqrt((xyz_temp.x_axis - cur_x) * (xyz_temp.x_axis - cur_x) + (xyz_temp.y_axis - cur_y) * (xyz_temp.y_axis - cur_y)); if (min_distance > distance_temp) { min_distance = distance_temp; new_key_point = i % size; } } // std::cout<<"00000000000000000000000000000 key ="<<new_key_point<<std::endl; // std::cout<<"cur = "<<cur_x<<","<<"y = "<<cur_y<<","<<"xyz = "<<xyz_temp.x_axis<<","<<"y = // "<<xyz_temp.y_axis<<std::endl; mKeyPoint = new_key_point; para_out.preCurve = path_list.at(mKeyPoint).curvature; if (path_list.at(path_list.size() - 3).curvature > para_out.preCurve) para_out.preCurve = path_list.at(path_list.size() - 3).curvature; delta_x[0] = cur_x - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[0] = cur_y - path_list.at(new_key_point).y_axis; delta_x[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).x_axis - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).y_axis - path_list.at(new_key_point).y_axis; distance_temp = delta_x[1] * delta_y[0] - delta_y[1] * delta_x[0]; if (distance_temp > 0) para_out.biaDistance = sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); else para_out.biaDistance = -1 * sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); para_out.preAngleDev = 0; }

其中，delta_x[0]和delta_y[0]表示当前位置与最近路径点的X和Y坐标的差值，delta_x[1]和delta_y[1]表示下一个路径点与最近路径点的X和Y坐标的差值。 接着，计算当前位置与最近路径点连线与最近路径点与下一...

修正下列代码cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_y = np.array(train_y) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

具体来说，fuzz.cluster.cmeans() 函数使用了 train_X.T 作为输入数据，将数据聚成了 3 类，其中 error=0.005 和 maxiter=1000 参数分别表示迭代终止的误差值和最大迭代次数。然后，fuzz.cluster.cmeans_...

X_train = train_data.drop("y", axis=1) y_train = train_data["y"]

这是一个机器学习类问题，这段代码用于将训练数据集(train_data)中的目标变量(y)和特征变量(X)分开。其中，X_train是一个DataFrame，它是将train_data中除了y列之外的所有列组成的DataFrame；而y_train是一个Series...

train_data_mean = train_data.data.mean(axis=(0, 1, 2)) / 255里面的axis是什么意思

在这里，axis=(0, 1, 2) 表示将 mean() 函数应用于 train_data.data 的前三个维度，即对每个通道上的像素值求和并取平均。这将得到一个长度为 C 的数组，表示所有图像在每个通道上的像素值的平均值。最后，...

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

y_pred=model(x_train) # 损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 更新学习率 scheduler.step() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) ...

min_on_training = X_train.min(axis=0) range_on_training = (X_train - min_on_training).max(axis=0) X_train_scaled = (X_train - min_on_training) / range_on_training print(("Minimum for each feature\n", X_train_scaled.min(axis=0))) print(("Maximum for each feature\n", X_train_scaled.max(axis=0))) svc = SVC(gamma='auto') SVC.fit(X_train_scaled, y_train) print("训练集精度：[:.3f]".format(svc.score(X_train_scaled, y_train))) print("训练集精度：[:.3f]".format(svc.score(X_train_scaled, y_test)))修改代码

代码中有两处小错误，应该将 SVC.fit(X_train_scaled, y_train) 改为 svc.fit(X_train_scaled, y_train)，并且在打印训练集精度时，应该将 [:.3f] 改为 {:.3f}。修改后的代码如下： min_on_training = ...

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在这里，“Class”列是标签，因此我们将其从特征中删除（train_data.drop('Class', axis=1)和test_data.drop('Class', axis=1)）。这样做是为了确保我们的模型不会在训练和测试中使用标签，以免出现过拟合的情况...

请帮我评估一下，我一共有9000行训练数据，代码如下：def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.fc4 = nn.Linear(24, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')

1. 数据处理部分：你的代码中首先对数据进行了透视操作，然后将数据分成了x_train和y_train两部分。x_train中只包含了前三列数据，而y_train中只包含了最后一列数据。这样处理可能会导致信息的丢失，因为你只考虑了...

帮我设计一个代码，在#导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train,T_train=X_train.copy(),T_train.copy() X_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],-1)) T_train=T_train-1 T_train=np.eye(26)[T_train] #导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test,T_test=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test=X_test.copy(),T_test.copy() X_test=X_test.reshape((X_test.shape[0],-1)) T_test=T_test-1 T_test=np.eye(26)[T_test]后用人工神经网络识别手写字母

X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], -1)) T_train = T_train - 1 T_train = np.eye(26)[T_train] # 导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test, T_test = idx2numpy.convert_from_file('...

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集

mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_test -= mean_image mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = ...

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资源摘要信息:"CCR-Studio.github.io" CCR-Studio.github.io 是一个指向GitHub平台上的CCR-Studio用户所创建的在线项目或页面的链接。GitHub是一个由程序员和开发人员广泛使用的代码托管和版本控制平台，提供了分布式版本控制和源代码管理功能。CCR-Studio很可能是该项目或页面的负责团队或个人的名称，而.github.io则是GitHub提供的一个特殊域名格式，用于托管静态网站和博客。使用.github.io作为域名的仓库在GitHub Pages上被直接识别为网站服务，这意味着CCR-Studio可以使用这个仓库来托管一个基于Web的项目，如个人博客、项目展示页或其他类型的网站。 在描述中，同样提供的是CCR-Studio.github.io的信息，但没有更多的描述性内容。不过，由于它被标记为"JavaScript"，我们可以推测该网站或项目可能主要涉及JavaScript技术。JavaScript是一种广泛使用的高级编程语言，它是Web开发的核心技术之一，经常用于网页的前端开发中，提供了网页与用户的交云动性和动态内容。如果CCR-Studio.github.io确实与JavaScript相关联，它可能是一个演示项目、框架、库或与JavaScript编程实践有关的教育内容。 在提供的压缩包子文件的文件名称列表中，只有一个条目："CCR-Studio.github.io-main"。这个文件名暗示了这是一个主仓库的压缩版本，其中包含了一个名为"main"的主分支或主文件夹。在Git版本控制中，主分支通常代表了项目最新的开发状态，开发者在此分支上工作并不断集成新功能和修复。"main"分支（也被称为"master"分支，在Git的新版本中推荐使用"main"作为默认主分支名称）是项目的主干，所有其他分支往往都会合并回这个分支，保证了项目的稳定性和向前推进。 在IT行业中，"CCR-Studio.github.io-main"可能是一个版本控制仓库的快照，包含项目源代码、配置文件、资源文件、依赖管理文件等。对于个人开发者或团队而言，这种压缩包能够帮助他们管理项目版本，快速部署网站，以及向其他开发者分发代码。它也可能是用于备份目的，确保项目的源代码和相关资源能够被安全地存储和转移。在Git仓库中，通常可以使用如git archive命令来创建当前分支的压缩包。 总体而言，CCR-Studio.github.io资源表明了一个可能以JavaScript为主题的技术项目或者展示页面，它在GitHub上托管并提供相关资源的存档压缩包。这种项目在Web开发社区中很常见，经常被用来展示个人或团队的开发能力，以及作为开源项目和代码学习的平台。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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三维点云里程碑：PointNet++模型完全解析及优化指南

![pointnet++模型(带控制流)的pytorch转化onnx流程记录](https://discuss.pytorch.org/uploads/default/original/3X/a/2/a2978662db0ace328772db931823d6020c794488.png) # 摘要 三维点云数据是计算机视觉和机器人领域研究的热点，它能够提供丰富的空间信息。PointNet++作为一种专门处理点云数据的深度学习模型，通过其特有的分层采样策略和局部区域特征提取机制，在三维物体识别和分类任务上取得了突破性进展。本文深入探讨了PointNet++模型的理论基础、实践详解以及优化策略