def smooth(y, f=0.05): # Box filter of fraction f nf = round(len(y) * f * 2) // 2 + 1 # number of filter elements (must be odd) p = np.ones(nf // 2) # ones padding yp = np.concatenate((p * y[0], y, p * y[-1]), 0) # y padded return np.convolve(yp, np.ones(nf) / nf, mode='valid') # y-smoothed这个代码什么意思

这个代码实现了对一维数据进行平滑处理的功能，具体来说：

- 输入参数y是一个一维数组，表示需要平滑的数据。
- f是平滑窗口的大小，取值范围为(0,1]，默认为0.05。f越大，平滑窗口越大，平滑效果越明显。
- nf是平滑窗口的长度，它是通过f和y的长度计算得到的，保证窗口长度为奇数。这个长度是用来构造平均滤波器的，平均滤波器的每个元素都是1/nf。
- p是用来对y进行padding的，它是一个长度为nf//2的数组，用1来填充。
- yp是对y进行padding之后得到的新数组，它的长度是原来的长度加上nf-1。
- 最后，使用np.convolve函数对yp和平均滤波器进行卷积运算，得到平滑后的结果。mode='valid'表示保留卷积后的有效部分，即去掉padding的部分。

相关问题

设计一个类，用自己的成员函数重载运算符，使对整型的运算符=、+、-、*、/ 适用于分数运算。要求： （1）输出结果是最简分数（可以是带分数）； （2）分母为1，只输出分子。 参考的输入输出： Input x: 1/6 Input y: 2/9 x+y=7/18 x-y=-1/18 x*y=1/27 x/y=3/4 【输入形式】 提示“Input x: ”，输入第一个分数。如：1/6 提示“Input y: ”，输入第二个分数。如：2/9 【输出形式】 提示并输出+、-、*、/的结果，如 x+y=7/18 x-y=-1/18 x*y=1/27 x/y=3/4 【样例输入】 Input x: 1/6 Input y: 2/9 【样例输出】 x+y=7/18 x-y=-1/18 x*y=1/27 x/y=3/4用C++写出这个问题的代码实现

以下是代码实现：

#include <iostream>
using namespace std;

// 求最大公因数
int gcd(int a, int b) {
    return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}

class Fraction {
private:
    int numerator;  // 分子
    int denominator;  // 分母

public:
    Fraction() {  // 默认构造函数
        numerator = 0;
        denominator = 1;
    }

    Fraction(int a, int b = 1) {  // 构造函数
        if (b < 0) {  // 负数情况，分子分母同号
            a = -a;
            b = -b;
        }
        int d = gcd(abs(a), abs(b));  // 求最大公因数
        numerator = a / d;
        denominator = b / d;
    }

    // 重载运算符=
    Fraction operator=(const Fraction& f) {
        numerator = f.numerator;
        denominator = f.denominator;
        return *this;
    }

    // 重载运算符+
    Fraction operator+(const Fraction& f) const {
        int a = numerator * f.denominator + denominator * f.numerator;
        int b = denominator * f.denominator;
        return Fraction(a, b);
    }

    // 重载运算符-
    Fraction operator-(const Fraction& f) const {
        int a = numerator * f.denominator - denominator * f.numerator;
        int b = denominator * f.denominator;
        return Fraction(a, b);
    }

    // 重载运算符*
    Fraction operator*(const Fraction& f) const {
        int a = numerator * f.numerator;
        int b = denominator * f.denominator;
        return Fraction(a, b);
    }

    // 重载运算符/
    Fraction operator/(const Fraction& f) const {
        int a = numerator * f.denominator;
        int b = denominator * f.numerator;
        return Fraction(a, b);
    }

    // 输出结果
    void display() const {
        int a = numerator;
        int b = denominator;
        int d = gcd(abs(a), abs(b));  // 求最大公因数
        a = a / d;
        b = b / d;
        if (b == 1) {  // 分母为1，只输出分子
            cout << a << endl;
        } else if (abs(a) >= b) {  // 带分数
            cout << a / b << " " << abs(a) % b << "/" << b << endl;
        } else {  // 真分数
            cout << a << "/" << b << endl;
        }
    }
};

int main() {
    Fraction x, y, result;
    cout << "Input x: ";
    cin >> x.display();
    cout << "Input y: ";
    cin >> y.display();

    result = x + y;
    cout << "x+y=";
    result.display();

    result = x - y;
    cout << "x-y=";
    result.display();

    result = x * y;
    cout << "x*y=";
    result.display();

    result = x / y;
    cout << "x/y=";
    result.display();

    return 0;
}

注：以上代码考虑了分母为负数的情况，分子、分母都除以了它们的最大公因数，输出结果为最简分数或带分数形式。

x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.1, random_state = 999) # Reshape image in 3 dimensions (height = 100, width = 125 , canal = 3) x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], *(100, 125, 3)) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], *(100, 125, 3)) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], *(100, 125, 3)) # With data augmentation to prevent overfitting datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, # set input mean to 0 over the dataset samplewise_center=False, # set each sample mean to 0 featurewise_std_normalization=False, # divide inputs by std of the dataset samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std zca_whitening=False, # apply ZCA whitening rotation_range=10, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180) zoom_range = 0.1, # Randomly zoom image width_shift_range=0.12, # randomly shift images horizontally (fraction of total width) height_shift_range=0.12, # randomly shift images vertically (fraction of total height) horizontal_flip=True, # randomly flip images vertical_flip=True) # randomly flip images datagen.fit(x_train)代码段一开始没有问题，但是多次执行后出现报错MemoryError: Unable to allocate 1.52 GiB for an array with shape (5423, 100, 125, 3) and data type float64

这个错误提示表明在程序执行过程中发生了内存不足的错误，无法为一个形状为(5423, 100, 125, 3)、数据类型为float64的数组分配1.52 GiB的内存空间。这通常是因为程序在多次执行后，内存占用逐渐增加，导致内存不足而出现的。有以下几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 增加计算机的物理内存：可以增加计算机的物理内存，以提供更多的内存空间给程序使用。

2. 减少数据集大小：可以减少数据集的大小，以减少程序所需的内存空间。

3. 减少图像尺寸：可以尝试减小图像的尺寸，以减少图像所需的内存空间。

4. 减少数据增强的程度：可以减少数据增强的程度，以降低程序所需的内存空间。

5. 释放不再使用的内存：可以在程序执行过程中，释放不再使用的内存，以提高内存使用效率。可以使用Python内置的`gc`模块手动触发垃圾回收机制，回收不再使用的内存。