u_vals = np.linspace(-1,1.5,50)

时间: 2023-11-16 16:05:16 浏览: 115
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r_ieee_vals_.rar_John A

这段代码使用了 NumPy 库中的 linspace 函数，用于生成一个等间隔的数组。具体来说，它生成了一个包含 50 个元素的数组 u_vals，其中元素的取值从 -1 开始，到 1.5 结束，且这些元素之间的间隔相等。也就是说，u_vals 数组中相邻元素之间的差值为 (1.5 - (-1)) / (50-1) = 0.06429。
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x_vals = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) plt.plot(x_vals, painting_function(x_vals), label="True Function") plt.scatter(best_x, painting_function(best_x), color='red', marker='x', label="Optimal ...

theta1_vals=np.linspace(-1,4,100)

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修正以下代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]),...

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]),...

识别以下MATLAB程序，并生成相应Python代码：clc clear close all syms x x0 y0 y1 y2 y3 y4 h real a = [1, x0, x0^2; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2] \ [y0; y1; y2]; %一元二次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_two_order_central_difference = simplify(dy(x0 + h)) ddy_two_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + h)) a = [1, x0, x0^2, x0^3, x0^4; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2, (x0 + h)^3, (x0 + h)^4; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2, (x0 + 2 * h)^3, (x0 + 2 * h)^4; ... 1, (x0 + 3 * h), (x0 + 3 * h)^2, (x0 + 3 * h)^3, (x0 + 3 * h)^4; 1, (x0 + 4 * h), (x0 + 4 * h)^2, (x0 + 4 * h)^3, (x0 + 4 * h)^4] \ [y0; y1; y2; y3; y4]; %一元四次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2 + a4 * x^3 + a5 * x^4的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2 + a(4) * x^3 + a(5) * x^4; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_four_order_central_difference = simplify(dy(x0 + 2 * h)) ddy_four_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + 2 * h)) %% 验证 n = 50; x = linspace(0, 2*pi, n); h = x(2) - x(1); y = sin(x); dy = cos(x); ddy = -sin(x); dy1 = nan * zeros(size(x)); ddy1 = nan * zeros(size(x)); for i = 2 : n - 1 dy1(i) = (y(i + 1) - y(i - 1)) / (2.0 * h); ddy1(i) = (y(i - 1) - 2.0 * y(i) + y(i + 1)) / h^2; end dy2 = nan * zeros(size(x)); ddy2 = nan * zeros(size(x)); for i = 3 : n - 2 dy2(i) = (y(i - 2) - 8.0 * y(i - 1) + 8.0 * y(i + 1) - y(i + 2)) / (12.0 * h); ddy2(i) = -(y(i - 2) - 16.0 * y(i - 1) + 30.0 * y(i) - 16.0 * y(i + 1) + y(i + 2)) / (12.0 * h^2); end max_dy1_err = max(abs(dy1(2 : n - 1) - dy(2 : n - 1))); max_ddy1_err = max(abs(ddy1(2 : n - 1) - ddy(2 : n - 1))); max_dy2_err = max(abs(dy2(3 : n - 2) - dy(3 : n - 2))); max_ddy2_err = max(abs(ddy2(3 : n - 2) - ddy(3 : n - 2))); disp(['一阶导数的二阶和四阶中心差分近似，最大误差分别为:', num2str(max_dy1_err), ',' , num2str(max_dy2_err)]) disp(['二阶导数的二阶和四阶中心差分近似，最大误差分别为:', num2str(max_ddy1_err), ',' , num2str(max_ddy2_err)])

max_ddy1_err = np.max(np.abs(ddy1_vals[1 : n - 1] - ddy_vals[1 : n - 1])) max_dy2_err = np.max(np.abs(dy2_vals[2 : n - 2] - dy_vals[2 : n - 2])) max_ddy2_err = np.max(np.abs(ddy2_vals[2 : n - 2] - ddy...
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles X, y = make_circles(100, factor=.1, noise=.1) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn')对上述数据集，用高斯核函数非线性支持向量机进行分类，并绘制出决策边界和支持向量

x_vals = np.linspace(-1.5, 1.5, 50) y_vals = np.linspace(-1.5, 1.5, 50) z_vals = np.zeros((50, 50)) for i, xi in enumerate(x_vals): for j, yj in enumerate(y_vals): z_vals[i, j] = svm.predict(np....

示例：考虑将[0,1]三角剖分为节点x,=th,i=0....4.之间宽度h=1/4的四个元素。 然后我们得到一个n=3维的解空间和基函数ϕ_1(x) ϕ_2(x) ϕ_3(x)。 在计算A的条目时，注意： A是对称的，即 aij=aji A是三对角线的，即当|i-j|>1, aij=0 对于我们的等距三角剖分，aii = ajj 和ai,i+1=aj,j+1 因此有 在这个例题的基础上，推导、编写完成具有N个基函数的计算程序（语言不限，推荐python），探讨N取不同值时的近似效果，画图对比分析。

x = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(N): plt.subplot(5, 2, i+1) plot_eigenvector(x, eig_vecs[:,i]) plt.title("Eigenvalue {} = {:.4f}".format(i+1, eig_vals[i])) plt.tight_layout() plt.show() ...

python使用梯度下降 求f（x）= （x - 学号的后两位）** 2 + 3 最优解，写出过程和画出图。可以使用上课讲解的，也可以使用开元的库。

x_vals = np.linspace(-20, 20, 100) y_vals = (x_vals - 学号的后两位) ** 2 * 3 # 初始化参数 x = torch.tensor([10.0], requires_grad=True) # 设置学习率和迭代次数 learning_rate = 0.01 num_iters = 100 ...

使用Tensorflow线性拟合二维空间的一条曲线，在曲线上方的点标蓝，下方的点标红。 曲线方程:1)y=2x+1; 2) y=x12+1 (二选一) 测试集:[-2,-4],[-1,0],[O,0],[0,2].[1,2.5],[2,6]原理

x_vals = np.linspace(-2, 2, 100) if curve1 == True: y_vals = curve1(x_vals) else: y_vals = curve2(x_vals) y_vals = y_vals.reshape(-1, 1) decision_boundary = - (sess.run(b) / sess.run(W)[0]) * x_vals...

Python编程，用梯度下降法求解y=x*x的最小值，初始值x=3，步长0.005，用黑色笔画出原始方程的图形，用红色笔画散点图，表示下降过程。（仿照课上讲的程序去写，此题中的梯度就是导数，画图自行百度，将程序和图形拍照上传作为答案）

x_vals = np.linspace(-5, 5, 100) y_vals = x_vals * x_vals plt.plot(x_vals, y_vals, color='black') # 绘制下降过程的散点图 x_history = np.array(history) y_history = x_history * x_history plt.scatter(x_...

6.（附加题）给定数据表如下 x 0 1 2 f (x) 1 2 2 f’(x) 0 1 0 编写程序求其Hermite插值多项式，并画出插值函数图像．

x_vals = np.linspace(0, 2, 100) y_vals = p(x_vals) plt.plot(x_vals, y_vals) plt.scatter(x, f) plt.xlabel('x') plt.ylabel('f(x)') plt.title('Hermite Interpolation') plt.show() 运行以上代码，可以...

对以下信号进行频域分析,其中f1为11或12, f2为学号后两位:(需附_上完整程序和运行结果) X = 10*sin(2*π*f1*t)+ 5*sin(2*π*f2*t)

t = np.linspace(0, (n-1)/fs, n) # 生成信号 X = 10*np.sin(2*np.pi*f1*t) + 5*np.sin(2*np.pi*f2*t) # 进行傅里叶变换 freqs = np.fft.fftfreq(n, 1/fs) fft_vals = np.fft.fft(X) # 取前一半的频谱（取正频率...

帮我用python将采样频率为65536Hz,采集时间为1/64s的时域振动信号装转化单边频谱图，其频谱图纵坐标为分贝幅值

freqs = np.linspace(0, 32768, len(signal) // 2 + 1) # Convert amplitude to dB scale fft_dB = 20 * np.log10(fft_norm) # Plot frequency spectrum plt.plot(freqs, fft_dB[:len(freqs)]) plt.xlabel('...

如何在python中用pyqtgraph找函数e^(-cosqx/x^2)的驻点

x_vals = np.linspace(-10, 10, 500) y_vals = lambdify(x, f)(x_vals) pg.plot(x_vals, y_vals, pen='b') pg.plot(res, [lambdify(x, f)(res)], pen=None, symbol='o', symbolBrush='r', symbolSize=10) 这样...
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩