temp = np.ones(x.shape[0]+1) 代码含义

### 回答1：
这段代码中，首先定义了一个numpy数组temp，使用np.ones()函数创建。np.ones()函数用于创建一个全部都是1的数组。参数x.shape[0] 1表示temp数组的形状为(x.shape[0], 1)，即x.shape[0]行1列。

### 回答2：
这段代码的含义是创建一个由1组成的数组，其长度与数组x的第一个维度的大小相同。具体来说，np.ones()函数用于创建一个由1组成的数组，其参数x.shape[0]表示取数组x的第一个维度的大小，得到一个长度为x.shape[0]的一维数组。代码中的1表示数组中的元素都为1。最后将这个数组赋值给temp变量。

### 回答3：
该代码的含义是创建一个形状为 x.shape[0] 行 1 列的数组，数组中的所有元素都为 1。其中，np.ones 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个由 1 组成的数组。x 是一个变量，通过 x.shape[0] 可以获取 x 数组的行数，然后使用 1 创建一个列数为 1 的数组。最后，将这个数组赋值给变量 temp。

相关问题

#计算最小二乘平面及距离(粗糙度) def CaculateAverageSquareDistance(p): num = p.shape[0] B = np.zeros((p.shape[0],3)) one = np.ones((p.shape[0],1)) B[:,0] = p[:,0] B[:,1] = p[:,1] B[:,2] = one[:,0] l = p[:,2] BTB = np.matmul(B.T,B) BTB_1 = np.linalg.pinv(BTB) temp = np.matmul(BTB_1,B.T) result = np.matmul(temp,l) V = np.matmul(B,result)-l sum = 0 for i in range (0,V.shape[0]): sum = sum+V[i]**2 return sum/V.shape[0]

这是一个用于计算最小二乘平面及距离(粗糙度)的函数，输入参数p是一个n行3列的矩阵，其中每一行表示一个三维点的坐标，输出结果是一个标量，表示所有点到该平面的平均距离的平方。

具体实现过程如下：

1. 初始化矩阵B和向量l，其中B是一个n行3列的矩阵，l是一个n维向量，分别用于构造最小二乘方程的系数矩阵和常数向量。

2. 将矩阵B的前两列赋值为输入参数p的前两列，第三列赋值为全1向量。

3. 将向量l赋值为输入参数p的第三列。

4. 计算矩阵B的转置与矩阵B的乘积BTB，使用numpy库中的matmul函数实现。

5. 计算BTB的广义逆BTB_1，使用numpy库中的pinv函数实现。

6. 计算矩阵BTB_1与矩阵B的转置的乘积temp，以及temp与向量l的乘积result，分别使用numpy库中的matmul函数实现。

7. 计算矩阵B与向量result的乘积V，表示所有点到该平面的距离，使用numpy库中的matmul函数实现。

8. 计算所有距离的平方之和sum，并除以点的个数n得到平均距离的平方。

9. 返回平均距离的平方作为函数的输出结果。

需要注意的是，该函数的实现过程使用了NumPy库中的常用函数，如矩阵乘法、求逆、求伪逆等，这些函数的具体实现可以参考NumPy官方文档。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.matrix(X.values) y=np.matrix(y.values) theta=np.matrix(np.array[0,0]) computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*X) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel=('房子面积') ax.set_ylabel=('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

在这段代码中，有一些问题：

1. `import` 语句应该在每个文件的开头，而不是在代码块的中间。

2. `np.matrix` 应该改为 `np.array`。

3. `theta=np.matrix(np.array[0,0])` 应该改为 `theta=np.array([0,0])`。

4. `temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape))` 应该改为 `temp=np.array(np.zeros(theta.shape))`。

5. `ax.set_xlabel=('房子面积')` 和 `ax.set_ylabel=('房子价格')` 应该改为 `ax.set_xlabel('房子面积')` 和 `ax.set_ylabel('房子价格')`。

6. `f=g[0,0]+(g[0,1]*X)` 应该改为 `f=g[0,0]+(g[0,1]*x)`。

7. 在 `ax.set_title("北京房价格回归图")` 之前，应该添加一行 `plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"]` 以使中文标题正常显示。

请按照上述修改方法尝试运行代码并查看结果。