rndwalk.cumsum
时间: 2023-05-14 18:07:07 浏览: 115
这是一个 Python 中的函数,用于计算随机游走的累积和。具体实现可以参考以下代码:
import numpy as np
def rndwalk_cumsum(steps):
# 生成随机步长
steps = np.random.choice([-1, 1], size=steps)
# 计算累积和
return np.cumsum(steps)
例如,rndwalk_cumsum(10) 可以返回 [-1, 0, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 0] 这样的结果。
相关问题
fpc = (1 - tp[i]).cumsum(0) tpc = tp[i].cumsum(0)
这段代码中使用了numpy库中的cumsum函数,对数组进行累计求和。其中,tp是一个二维的数组,表示模型预测的结果,i是一个整数,表示当前的类别。tp[i]表示第i类的预测结果。代码中的tpc和fpc分别表示真正例和假正例的累计数量。
具体来说,`(1 - tp[i])`表示对第i类的预测结果进行取反,即将预测为负例的结果变为1,预测为正例的结果变为0。然后对这个新的数组使用cumsum函数进行累计求和,得到的就是假正例的累计数量fpc。
而tp[i].cumsum(0)则是对第i类的预测结果进行累计求和,得到的就是真正例的累计数量tpc。其中,参数0表示对第一个维度进行累计求和,即对每个样本进行统计。
这段代码通常用于计算ROC曲线或者PR曲线的坐标,用于评估二分类模型的性能。
y_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32)和 x_embed = not_mask.cumsum(2, dtype=torch.float32)使用C++如何实现??
在C++中,如果你想实现类似的功能,即对二进制掩码not_mask进行累积求和并转换为浮点型,你可以使用`std::accumulate`函数结合`bool`类型的特性。但是,C++标准库本身并不直接支持将布尔数组转换为浮点数,所以你需要手动处理这个过程。假设你的`not_mask`是一个二维布尔矩阵,可以按行或列进行累加,这里是一个简单的示例:
```cpp
#include <torch/torch.h>
#include <vector>
// 假设not_mask是一个二维std::vector<bool>或者torch::Tensor
std::vector<float> y_embed(std::vector<bool>& not_mask, int dim) {
std::vector<float> result(not_mask.size(), 0.0f);
// 对于每一维,从最后一个元素开始累加
for (int i = not_mask.size() - 1; i >= 0; --i) {
if (not_mask[i]) {
result[i] = static_cast<float>(i + 1);
} else {
result[i] = result[i + 1];
}
}
return result;
}
std::vector<float> x_embed(const std::vector<bool>& not_mask, int dim) {
// 类似y_embed,只是累加的方向不同
std::vector<float> result(not_mask[0].size(), 0.0f);
for (int j = 0; j < not_mask[0].size(); ++j) {
for (int i = 0; i < not_mask.size(); ++i) {
if (not_mask[i][j]) {
result[j] += static_cast<float>(i + 1);
} else {
break;
}
}
}
return result;
}
```
这里`dim`参数用于指定按哪一维进行累积(1代表行,2代表列)。注意,由于C++没有内置的布尔到浮点的转换,所以需要手动进行类型转换。
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