import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.array([60,80,100,120,140,160]) y=np.array([70,90,130,150,175,180]) def model(a,b,x): return a*x+b def cost_function(a,b,x,y): n=6 return 0.5/n*(np.square(y-a*x-b)).sum() def optimize(a,b,x,y): n=6 step=0.0001 y_hat =model(a,b,x) da=(1.0/n)*((y_hat-y)*x).sum() db=(1.0/n)*((y_hat-y).sum) a=a-step*da b=b-step*db return a,b def iterate(a,b,x,y,times): for i in range(times): a,b=optimize(a,b,x,y) y_hat=model(a,b,x) cost=cost_function(a,b,x,y) print(a,b,cost) plt.scatter(x,y) plt.plot(x,y_hat) return a,b a=1 b=1 a,b=iterate(a,b,x,y,400000) 出现错误Traceback (most recent call last): File "D:\人工智能\4-1.py", line 31, in <module> a,b=iterate(a,b,x,y,400000) File "D:\人工智能\4-1.py", line 22, in iterate a,b=optimize(a,b,x,y) File "D:\人工智能\4-1.py", line 16, in optimize db=(1.0/n)*((y_hat-y).sum) TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'builtin_function_or_method' Process finished with exit code 1

时间: 2023-11-06 09:06:57 浏览: 147
出现这个错误是因为在optimize函数中,计算db时少了一对括号。正确的代码应该是: ``` def optimize(a,b,x,y): n=6 step=0.0001 y_hat =model(a,b,x) da=(1.0/n)*((y_hat-y)*x).sum() db=(1.0/n)*((y_hat-y).sum()) # 注意加上括号 a=a-step*da b=b-step*db return a,b ``` 这样就能够避免出现TypeError的错误了。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt翻译成C++

在C++中,虽然没有直接对应Python中的`import`语句,但你可以使用`#include`来引入相应的库文件。`numpy`和`matplotlib`在C++中没有直接对应的库,因为它们是Python的数据科学库。然而,如果你在使用C++的环境中(如C++11或更高版本),可能需要通过Python接口来调用这些库的功能,比如使用`pybind11`库来创建Python-C++绑定。 对于`numpy`,你会导入`<Eigen/Dense>`(如果使用Eigen库)或类似`<opencv2/core.hpp>`(如果是OpenCV)来处理矩阵操作。 对于`matplotlib`,在C++中通常不会直接使用,因为它是一个图形库,而C++有自己的绘图库如`GLFW`、`SDL2`,或使用第三方库如`VTK`、`Qt`等。如果要在C++中使用类似功能,可能会结合C++和Python交互的工具(如Boost.Python或Pybind11)来间接调用Python中的`matplotlib`。 所以,如果你真的想在C++中实现类似功能,代码可能看起来像这样(使用pybind11为例): ```cpp #include <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/eigen.h> // 对于Eigen void importEigen() { pybind11::module_ eigen = pybind11::module::import("numpy"); eigen.def("array", [](std::vector<double> data) { return Eigen::Map<Eigen::VectorXd>(data.data(), data.size()); }); } // 对于其他依赖库的导入(这里假设已经包含头文件) void importMatplotlib() { // 这里仅示例,实际使用可能需要更复杂的导入和调用机制 pybind11::module_ matplotlib = pybind11::module::import("matplotlib.pyplot"); // 如果有绘图函数,你可以这样注册: matplotlib.def("plot", &plt::plot, "A placeholder for matplotlib plot function"); } int main() { importEigen(); importMatplotlib(); return 0; } ```

from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.get_dummies(df) X = np.array(df) # print(X) pca=PCA(n_components=15)#n_components 选择降维数量 pca.fit(X) # print(pca.transform(X)) X = pca.transform(X) x = np.array(X)[:, 0] y = np.array(X)[:, 1] plt.scatter(x, y, c = y) plt.show()

这是一个使用Python中的sklearn库进行PCA降维并绘制散点图的代码。PCA是一种常用的数据降维方法,它可以将高维数据降至较低维度,同时尽可能地保留原始数据的特征。代码中,首先使用pandas库中的get_dummies函数将数据进行独热编码,然后将其转化为numpy数组。接着,使用sklearn库中的PCA函数进行降维,设置n_components参数为15,表示最终降至15维。最后,将降维后的数据绘制成散点图,其中x、y分别表示第一、第二维的数据,c表示颜色,使用y值来表示。
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