if __name__ == '__main__': means=np.array(means) stds=np.array(stds) means=means.astype('float32') stds=stds.astype('float32') test_original_data = load_data(csv_path)
时间: 2024-04-29 16:19:24 浏览: 20
这段代码的作用是测试代码的主函数入口,主要包含了三个操作:
1. 将 means 和 stds 转化为 numpy 数组,并将它们的数据类型转化为 float32。
2. 调用 `load_data` 函数从指定路径加载测试数据集,并将其赋值给 `test_original_data` 变量。
具体来说,变量的定义和类型信息如下:
- `means`:均值列表,数据类型为列表,每个元素为一个浮点数。
- `stds`:标准差列表,数据类型为列表,每个元素为一个浮点数。
- `test_original_data`:测试数据集,数据类型为 numpy 数组,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征。
相关问题
详细解释这段代码 if means.size(-1) > 1: means_ = means.sum(dim=1, keepdim=True) log_stds_ = log_stds.sum(dim=1, keepdim=True)
这段代码的作用是计算一组数据的平均值和标准差的对数值。
首先,代码中的`means`和`log_stds`都是包含多个数据的张量,其中`means`表示这些数据的平均值,而`log_stds`表示这些数据的标准差的对数值。
接下来,代码中的`means.size(-1)`是获取`means`张量的最后一个维度的大小,也就是这组数据的数量。如果这个数量大于1,说明这组数据中有多个数据,就需要计算这些数据的平均值和标准差。
具体来说,`means.sum(dim=1, keepdim=True)`会对`means`张量的第1个维度(也就是数据的维度)进行求和,得到所有数据的和,再用`keepdim=True`保持维度不变,最后得到一个形状为`(1, num_features)`的张量,其中`num_features`是数据的特征数量。
同样的,`log_stds.sum(dim=1, keepdim=True)`会对`log_stds`张量的第1个维度进行求和,得到所有数据标准差的对数值的和,也保持维度不变,最后得到一个形状为`(1, num_features)`的张量。
这样,就得到了这组数据的平均值和标准差的对数值,可以用于后续的计算。
df_co_i=df_co[df_co.stds>=0.0001]
根据你提供的引用内容,df_co_i是一个新的数据框,它是从df_co中筛选出stds大于等于0.0001的行所得到的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习(10)——假设检验和回归分析](https://blog.csdn.net/WHJ226/article/details/125460365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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