这行代码报错 pred_mat = np.zeros(((EsNoHigh-EsNoLow)/Gap+1, nClass, nClass))

这行代码报错的原因是 `((EsNoHigh-EsNoLow)/Gap+1)` 这部分计算结果是一个浮点数，而 `np.zeros()` 函数需要接受一个整数作为参数来创建一个指定大小的零矩阵。你可以尝试将计算结果转换为整数，例如使用 `int()` 函数来进行强制类型转换：

pred_mat = np.zeros((int((EsNoHigh-EsNoLow)/Gap+1), nClass, nClass))

这样应该可以解决这个报错问题。

相关问题

N = len(RV_5min) - 1 RV_real_pred = np.zeros(N+1) RV_real_uub = np.zeros(N+1) RV_real_llb = np.zeros(N+1) RV_real_pred[0] = RV_5min[0] RV_real_uub[0] = RV_5min[0] RV_real_llb[0] = RV_5min[0] alpha=0.05 z_alpha = norm.ppf(1-alpha/2) for i in range(N): RV_real_pred[i+1] = c + beta*RV_5min[i] RV_real_uub[i+1] = RV_real_pred[i+1] + z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_diff))*np.sqrt(1+beta**2) RV_real_llb[i+1] = RV_real_pred[i+1] - z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_diff))*np.sqrt(1+beta**2) plt.plot(RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_pred), 'k:') plt.plot(RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_uub), 'r--', RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_llb), 'r--') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('RV') plt.legend(['Predicted', 'Upper Bound', 'Lower Bound']) plt.show() 画图x和y的长度不一样怎么改

为了绘制图形，确保x和y的长度一致，可以使用相同的时间轴作为x轴。假设RV_5min.index是时间轴，可以将其作为x轴，而RV_5min作为y轴。请注意，RV_5min和RV_diff的长度可能不同，因此需要相应调整。

下面是修正后的代码：

N = len(RV_5min) - 1
RV_real_pred = np.zeros(N+1)
RV_real_uub = np.zeros(N+1)
RV_real_llb = np.zeros(N+1)
RV_real_pred[0] = RV_5min[0]
RV_real_uub[0] = RV_5min[0]
RV_real_llb[0] = RV_5min[0]

alpha=0.05
z_alpha = norm.ppf(1-alpha/2)

for i in range(N):
    RV_real_pred[i+1] = c + beta*RV_5min[i]
    RV_real_uub[i+1] = RV_real_pred[i+1] + z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_5min))*np.sqrt(1+beta**2)
    RV_real_llb[i+1] = RV_real_pred[i+1] - z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_5min))*np.sqrt(1+beta**2)

plt.plot(RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_pred), 'k:')
plt.plot(RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_uub), 'r--', RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_llb), 'r--')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('RV')
plt.legend(['Predicted', 'Upper Bound', 'Lower Bound'])
plt.show()

这样修改后，x轴和y轴的长度应该一致，可以正确地绘制图形。

mask_pred = np.zeros(binary_mask.shape) mask_count = np.zeros(binary_mask.shape)

这段代码是创建两个新的numpy数组`mask_pred`和`mask_count`，它们的形状与`binary_mask`相同，且元素均为0。

`mask_pred`用于存储模型对二进制掩膜的预测结果，`mask_count`用于记录每个像素点被预测的次数。在模型训练期间，每次对一个输入样本进行预测时，模型会更新`mask_pred`中对应像素点的预测结果，并将`mask_count`中对应像素点的值加1。这样可以在训练结束后，对`mask_pred`进行平均处理，得到每个像素点的最终预测结果，以提高模型的稳定性和准确性。