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

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。

相关问题

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）：

#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。