a = np.array([[1,5],[3,4],[8,6]]) print(a) #取出大于5并以数组的形式输出
时间: 2023-12-26 15:04:46 浏览: 39
要取出数组 `a` 中大于 5 的元素,并以数组的形式输出,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 5], [3, 4], [8, 6]])
output = a[a > 5]
print(output) # 输出 [8, 6]
```
在这个例子中,我们使用条件索引 `a > 5` 来找出满足条件大于 5 的元素。然后,我们将满足条件的元素存储在一个新的数组 `output` 中,并通过打印 `output` 输出结果 `[8, 6]`。
相关问题
领回归的话np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())这个代码需要改变嘛?
这段代码实现了多元线性回归模型,如果你要改为岭回归或Lasso回归,需要使用相应的库和函数,并设置不同的惩罚参数alpha。下面是一个岭回归的例子,你可以参考一下:
```
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
np.random.seed(42)
q = np.array(X1)
w = np.array(x2)
e = np.array(x3)
r = np.array(x4)
t = np.array(x5)
p = np.array(x6)
u = np.array(x7)
eps = np.random.normal(0, 0.05, 152)
X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u]
beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6]
y = np.dot(X, beta)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数
ridge = Ridge(alpha=alpha)
ridge.fit(X_train, y_train)
y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
```
如果要使用Lasso回归,可以将岭回归的代码中的Ridge替换成Lasso,并设置不同的惩罚参数alpha,如下所示:
```
from sklearn.linear_model import Lasso
alpha = 0.1 # 设置Lasso回归的惩罚参数
lasso = Lasso(alpha=alpha)
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred = lasso.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
```
需要注意的是,岭回归和Lasso回归的惩罚参数alpha需要根据具体数据集和问题进行调整,以达到最优的预测性能。
修改代码:import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))
修改后的代码如下:
```
import numpy as np
def dense(a_in, W, b, g):
units = W.shape[1]
a_out = np.zeros(units)
for j in range(units):
w = W[:, j]
z = np.dot(w, a_in) + b[j]
a_out[j] = g(z)
return a_out
def sequential(x):
W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b1 = np.array([-1, -1])
W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]])
b2 = np.array([1, 1])
W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]])
b3 = np.array([2, 2])
a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh)
a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh)
a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh)
f_x = a3
return f_x
a_in = np.array([-2, 4])
print(sequential(a_in))
```
主要的修改:
1. 修改了 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的维度,使其与输入向量 `x` 和输出向量 `f_x` 的维度匹配。
2. 将 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的值修改为与原代码的维度匹配的值。
这样,您应该可以成功运行该代码并得到正确的输出了。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)