axis-1_4 怎么用

时间: 2023-11-30 08:00:27 浏览: 28
axis-1_4 是一个可以用于处理多维数组的 Python 库,它提供了许多数学函数和工具来操作数组。要使用 axis-1_4 库,首先需要安装它,可以使用 pip 工具来进行安装,命令如下: ``` pip install axis-1_4 ``` 安装完成后,就可以在 Python 程序中使用 axis-1_4 库了。可以先导入 axis-1_4 库: ``` import axis-1_4 ``` 接下来就可以使用 axis-1_4 提供的功能来处理多维数组了,比如数组的创建、运算、切片等操作。例如,可以通过 axis-1_4 提供的函数来创建一个二维数组: ``` array = axis-1_4.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ``` 然后可以对数组进行一些运算操作,比如求和、均值等: ``` sum_array = axis-1_4.sum(array) mean_array = axis-1_4.mean(array) ``` 此外,axis-1_4 还提供了一些函数来对数组进行切片、索引等操作,可以灵活地操作并处理多维数组。总之,使用 axis-1_4 库可以很方便地进行多维数组的处理和运算,为数据分析和科学计算提供了很大的便利。
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分析一下以下代码:#define ABS(a) (0 - (a)) > 0 ? (-(a)) : (a) #define DYNAMIC_PRECISION 30 /*动态精度*/ /*一个线性移位寄存器,用于过滤高频噪声*/ typedef struct slid_reg{ axis_info_t new_sample; axis_info_t old_sample; }slid_reg_t; static char slid_update(slid_reg_t *slid, axis_info_t *cur_sample) { char res = 0; if (ABS((cur_sample->x - slid->new_sample.x)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.x = slid->new_sample.x; slid->new_sample.x = cur_sample->x; res = 1; } else { slid->old_sample.x = slid->new_sample.x; } if (ABS((cur_sample->y - slid->new_sample.y)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.y = slid->new_sample.y; slid->new_sample.y = cur_sample->y; res = 1; } else { slid->old_sample.y = slid->new_sample.y; } if (ABS((cur_sample->z - slid->new_sample.z)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.z = slid->new_sample.z; slid->new_sample.z = cur_sample->z; res = 1; } else { slid->old_sample.z = slid->new_sample.z; } return res; }

这段代码定义了一个宏 ABS(a) 和一个结构体 slid_reg_t,以及一个用于更新线性移位寄存器的函数 slid_update。下面对代码进行详细解析: 1. 宏定义 #define ABS(a) (0 - (a)) > 0 ? (-(a)) : (a) 该宏定义了一个对传入的参数取绝对值的操作,如果传入的参数 a 小于 0,则取其相反数作为返回值。 2. 静态常量 #define DYNAMIC_PRECISION 30 该宏定义了一个静态常量 DYNAMIC_PRECISION,其初始值为 30,用于过滤高频噪声。 3. 结构体定义 typedef struct slid_reg{ axis_info_t new_sample; axis_info_t old_sample; }slid_reg_t; 该结构体定义了一个线性移位寄存器 slid_reg_t,其中包含两个 axis_info_t 类型的变量 new_sample 和 old_sample,用于存储当前样本和旧样本的信息。 4. 函数定义 static char slid_update(slid_reg_t *slid, axis_info_t *cur_sample) { char res = 0; if (ABS((cur_sample->x - slid->new_sample.x)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.x = slid->new_sample.x; slid->new_sample.x = cur_sample->x; res = 1; } else { slid->old_sample.x = slid->new_sample.x; } if (ABS((cur_sample->y - slid->new_sample.y)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.y = slid->new_sample.y; slid->new_sample.y = cur_sample->y; res = 1; } else { slid->old_sample.y = slid->new_sample.y; } if (ABS((cur_sample->z - slid->new_sample.z)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.z = slid->new_sample.z; slid->new_sample.z = cur_sample->z; res = 1; } else { slid->old_sample.z = slid->new_sample.z; } return res; } 该函数用于更新线性移位寄存器 slid 中的样本信息。首先定义了一个 char 类型的变量 res,并初始化为 0,用于记录是否更新了样本信息。然后分别对 x、y、z 三个轴上的样本信息进行判断,如果当前样本与新样本之间的差值大于 DYNAMIC_PRECISION,则将旧样本更新为新样本,将新样本更新为当前样本,并将 res 设为 1;否则只更新旧样本。最后返回 res。

我有8个自变量X,优化这段代码的归一化处理部分为8个X。import numpy as np def gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a)) # 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9]) gray_relation_analysis(X, Y)

_total); printf("排序成功!\n"); } int main() { int choice; while (1) { show_menu优化后的代码如下: import numpy as np def gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([np.min(X, axis=0), np.max(X, axis=0)]) (); scanf("%d", &choice); switch (choice) { case 0: printf("谢谢使用!\ X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - np.min(Y, axis=0)) / (np.max(Y, axis=0) - np.min(Y, axis=0n"); return 0; case 1: input_worker(); break; case 2: add_worker(); )) # 求出X1、Y1的均值 x_mean, y_mean = np.mean(X1, axis= break; case 3: delete_worker(); break; case 4: modify_worker(); break; 0), np.mean(Y1, axis=0) # 计算灰色关联度 k = len(X1) case 5: browse_workers(); break; case 6: query_worker_by_id(); break; case delta_x, delta_y = np.abs(X1 - x_mean), np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max, delta_x_min = np.max(delta_x, axis=0), np.min(delta_x7: sort_workers_by_total(); break; default: printf("无效选项!\n"); break; , axis=0) delta_y_max, delta_y_min = np.max(delta_y, axis=0), np.min(delta_y, axis=0) # 计算关联度 r = 0.5 a = r * (delta_x_max } } return 0; } ``` 在这个程序中,我们使用结构体 `worker` 来存储 - delta_x) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y)每个职工的信息,使用数组 `workers` 来存储所有职工的信息。程序通过菜单选项来实 / (delta_y_max - delta_y_min) print("元素的关联度为:") for i in range(k): print("第%d个元素的关联度为:" % (i+1)) print(a[i]) # 测试 X现各种职工工资管理的功能,包括录入职工信息、添加新的记录、删除指定编号的 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 记录、修改指定编号的记录、浏览职工信息、按编号查询职工信息和按工资总额排序。

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import pandas as pd from keras.models import load_model from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理,使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) # 计算 mse y_test = data['y_true'].values mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) # 计算每个预测结果的概率并添加到 y_pred_prob 中 y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段程序中错误是由于使用了尚未拟合的MinMaxScaler实例导致的。在使用scikit-learn中的任何转换器之前,都需要先使用fit方法进行拟合,以便转换器可以学习数据的范围和分布。你需要在调用inverse_transform方法之前使用fit方法对MinMaxScaler进行拟合,代码怎么修改

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段代码有问题,你帮忙改一下

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