import numpy as np ‌ ‎a = np.arange(12).reshape(3, 4) ‌ ‎print(np.sum(a[[0, 2], 2:]))

这段代码使用了NumPy库，首先创建了一个3行4列的数组a，然后使用切片和索引获取了第1行和第3行的第3列及其之后的所有元素，并计算它们的总和。具体来说，a[[0,2], 2:]获取了第1行和第3行的第3列及其之后的所有元素，即[[2 3] [10 11]]，然后使用np.sum()函数计算这个数组的总和，结果为16。因此，代码输出16。

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补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) print((a+b).______())

可以使用 count() 方法来统计非缺失值的数量，因为 NaN 在进行加法运算时会被视为缺失值。

所以，代码应该为：

print((a + b).count().sum())

其中，`count()` 方法返回的是一个 Series，它的每个元素代表了对应列中的非缺失值数量，最后通过 `sum()` 方法将所有列的非缺失值数量相加得到总数。

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将特征矩阵X和标签Y合并起来，作为训练数据 import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def log_likelihood(beta, x, y): """ 计算logistic回归的对数似然函数 :param beta: 回归系数 :param x: 特征矩阵 :param y: 标签 :return: 对数似然函数值 """ f = np.sum(y*np.log(sigmoid(np.dot(x, beta))) + (1-y)*np.log(1-sigmoid(np.dot(x, beta)))) return -f print(log_likelihood(beta,X,Y))

这段代码是使用Python实现的逻辑回归的对数似然函数，其中X是特征矩阵，Y是标签。函数中首先调用sigmoid函数计算逻辑回归的预测值，然后使用对数似然函数计算逻辑回归的对数似然值。最终返回的是对数似然函数的相反数。

在这段代码中，我们使用了numpy中的dot函数来计算矩阵乘法，使用了numpy中的exp函数来计算指数函数，使用了numpy中的sum函数来计算矩阵元素的和。同时，我们还使用了Python中的log函数来计算对数值。

如果要运行这段代码，需要先定义X和Y的值，可以使用np.random.normal函数生成服从正态分布的随机数作为X和epsilon，然后根据预先设定的beta值计算Y。

最后，我们可以调用log_likelihood函数并传入相应的参数，即回归系数beta、特征矩阵X和标签Y，来计算对数似然函数的值。