import numpy as np coding: utf-8 n = 770 #数据数量 max_val = 4000 # 最大值 min_val = 2606 # 最小值 avg_val = 3300 # 平均值 half_n = n // 2 # 计算数据数量的一半，取整 # 生成前半部分数据 descending_data = np.linspace(max_val, min_val, half_n) # 生成后半部分数据 ascending_data = np.linspace(min_val, max_val, half_n) # 合并数据 data = np.concatenate((descending_data, ascending_data)) # 添加随机噪声，使平均值达到设定值 data += np.random.normal(avg_val - np.mean(data), 100, n) # 随机打乱数据 np.random.shuffle(data) print(data)

这段代码使用了numpy库，生成了一个具有一定规律的随机数据，并添加了随机噪声。具体步骤如下：

1. 定义了数据数量n、最大值max_val、最小值min_val、平均值avg_val等参数；
2. 计算出数据数量的一半half_n；
3. 使用np.linspace()函数生成前半部分数据descending_data，该函数会生成一定数量的数据，使得数据从指定起始值逐渐变化到指定终止值；
4. 使用np.linspace()函数生成后半部分数据ascending_data，与descending_data相反，从指定终止值逐渐变化到指定起始值；
5. 使用np.concatenate()函数将descending_data和ascending_data合并成一个数据data；
6. 使用np.random.normal()函数为data添加随机噪声，使平均值达到设定值avg_val，同时保持标准差为100；
7. 使用np.random.shuffle()函数随机打乱数据data；
8. 最后输出打乱后的data。

这段代码可以用于生成一些测试数据，用于测试数据分析或机器学习模型的性能。

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from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字序列，并进行了填充，确保所有文本序列的长度相同。同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。

# coding: utf-8 import sys, os from catdog.deep_convnet import DeepConvNet sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from input_data import load_data

这段代码是一个 Python 脚本的开头部分，主要包括导入必要的库和模块，以及设置导入路径。具体来说，该脚本导入了 sys、os、numpy、matplotlib.pyplot 和 load_data 函数。其中，sys 和 os 模块用于设置导入路径，numpy 用于处理数组数据，matplotlib.pyplot 用于绘制图表。另外，该脚本还导入了一个 DeepConvNet 类，用于创建深度卷积神经网络模型。该类定义在 catdog.deep_convnet 模块中，因此需要将该模块所在的路径添加到导入路径中。最后，该脚本调用了 load_data 函数，用于加载训练集和测试集数据。