np.sum和np.vstack的区别是什么

def hbf_T(self): # 将X1分成四个二维向量 v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]]) v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]]) v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]]) v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]]) # 计算每个向量的模的平方 s1 = np.sum(v1 2) s2 = np.sum(v2 2) s3 = np.sum(v3 2) s4 = np.sum(v4 2) # 将每个向量除以对应的模 v1 = v1 / np.sqrt(s1) v2 = v2 / np.sqrt(s2) v3 = v3 / np.sqrt(s3) v4 = v4 / np.sqrt(s4) # 将两个向量堆叠成2x2的矩阵 TT_1= np.vstack([v1, v3]).T TT_2= np.vstack([v2, v4]).T TT=np.vstack((TT_1,TT_2)) return TT如何将X1中的元素定义成a+bj的形式

假设X1中的元素为实数，...可以使用NumPy的complex函数将实部和虚部组合成复数形式。例如，将第一个元素转换为1+2j的形式： X1[0] = np.complex(1,2) 如果X1中的元素已经是复数形式，那么可以直接使用。

def hbf_T(self): v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]]) v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]]) v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]]) v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]]) s1 = np.sum(v1 2) s2 = np.sum(v2 2) s3 = np.sum(v3 2) s4 = np.sum(v4 2) v1 = v1 / np.sqrt(s1) v2 = v2 / np.sqrt(s2) v3 = v3 / np.sqrt(s3) v4 = v4 / np.sqrt(s4) TT = np.vstack([v1, v2, v3, v4])在最后堆叠成TT时如何竖着堆叠

在代码中，np.vstack()函数是用来进行垂直方向的堆叠的，也就是将多个行向量进行堆叠成一个矩阵。如果要进行竖直方向的堆叠，也就是将多个列向量堆叠成一个矩阵，则需要使用np.hstack()函数。因此，如果要在这段代码...

import numpy as np from scipy.optimize import linprog # 生成数据 np.random.seed(2021) p = 3 n = 50 X = np.random.normal(size=(n, p)) e = np.random.chisquare(5, size=n) y = X.dot(np.array([1, 2, 3])) + e # 定义线性规划问题 c = np.ones(n) A_ub = np.vstack([np.hstack([X, -np.ones((n, 1))]), np.hstack([-X, -np.ones((n, 1))])]) b_ub = np.hstack([y, -y]) bounds = [(None, None)]*p + [(0, None)] res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='simplex') # 计算结果 b_median = res.x[:p] print('中位数回归系数为：', b_median)

具体来说，该问题的目标函数为 $\sum_{i=1}^n w_i$, 其中 $w_i$ 是一些权重系数，代表第 $i$ 个样本对目标函数的贡献。同时，为了约束模型，需要加入一些约束条件，比如回归系数的范围等。在这里，我们将回归系数的...

帮我在下面的代码中添加高斯优化，原代码如下：import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数，即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型，并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

loss = np.sum(y_pred != test_label) / len(test_label) return loss # 定义初始参数值 gamma_init = 0.1 nu_init = 0.01 x_init = np.array([gamma_init, nu_init]) # 进行高斯优化 res = minimize(fitness_...

def UtiFml(A): global c D = np.linalg.det(A) c += 1530 tComat = np.zeros((10, 10)) for i in range(10): for j in range(10): up = np.hstack((A[:i,:j], A[:i,j+1:])) lo = np.hstack((A[i+1:,:j], A[i+1:,j+1:])) N = np.vstack((up, lo)) tComat[j,i] = ((-1)**(i+j)) * np.linalg.det(N) c += 1530 invA = 1/D * tComat c += 2 return invA,c 我现在想要随机生成10000个10x10大小的方阵，然后让他们一一调试这段代码，然后得到10000个c的值，我想要求这10000个c的平均值，请问要怎么增加一点代码

A = np.random.rand(10,10) invA, c = UtiFml(A) c_list.append(c) mean_c = sum(c_list) / len(c_list) print("Mean c value:", mean_c) 这段代码会生成10000个随机的10x10的方阵，然后调用UtiFml函数，...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.Tx).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.Tx2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

好的，我理解你的意思是要对这段代码进行交叉验证和独立测试，以评估模型的性能。交叉验证可以用来评估模型的泛化能力，独立测试可以用来测试模型的预测能力。以下是一个简单的交叉验证和独立测试的示例代码，仅供...

用python完成以下操作（1）a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])（查看数组的维度，数组元素的个数）。 2）将a数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组 3）a=np.arange(9).reshape(3,3) b=np.arange(9).reshape(3,3) 将a、b数组水平合并，垂直合并，深度合并 4）将a数组水平拆分，垂直拆分，深度拆分 5）数组运算（与常的四则运算，与数组的四则运算，判断数组是否相等） a=np.arange(4,dtype=np.float32).reshape(2,2) b=np.arange(4,8,dtype=np.float32).reshape(2,2) 求a+2,a+b,a/b,a*b,判断数组a,b是否相等 6）对数组a求和、积、平均值、最大值、最小值、元素替换、方差、标准差

6）对数组a求和可以使用np.sum(a)，积可以使用np.prod(a)，平均值可以使用np.mean(a)，最大值可以使用np.max(a)，最小值可以使用np.min(a)，元素替换可以使用a[a>2]=0，方差可以使用np.var(a)，标准差可以使用np.std...

用python写出代码完成以下功能（1）a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])（查看数组的维度，数组元素的个数）。 2）将a数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组 3）a=np.arange(9).reshape(3,3) b=np.arange(9).reshape(3,3) 将a、b数组水平合并，垂直合并，深度合并 4）将a数组水平拆分，垂直拆分，深度拆分 5）数组运算（与常的四则运算，与数组的四则运算，判断数组是否相等） a=np.arange(4,dtype=np.float32).reshape(2,2) b=np.arange(4,8,dtype=np.float32).reshape(2,2) 求a+2,a+b,a/b,a*b,判断数组a,b是否相等 6）对数组a求和、积、平均值、最大值、最小值、元素替换、方差、标准差

print(np.vstack((a,b))) # 垂直合并 print(np.dstack((a,b))) # 深度合并 # 将a数组水平拆分，垂直拆分，深度拆分 print(np.hsplit(a,3)) # 水平拆分 print(np.vsplit(a,2)) # 垂直拆分 print(np.dsplit(np.dstack...

【坐标转换和空间查询】：掌握Django.contrib.gis核心功能的5大策略

![【坐标转换和空间查询】：掌握Django.contrib.gis核心功能的...这个模块主要基于 GEOS 库和 PostGIS 数据库，使得开发者能够轻松处理地理空间数据，进行空间查询和分析。 ## 1.1 Django.contrib.gis 的核心功能 Dja

利用altitudes = np.zeros((GRID_SIZE, GRID_SIZE)) for i in range(GRID_SIZE): for j in range(GRID_SIZE): altitudes[i][j] = noise.pnoise2(i/scale, j/scale, octaves=octaves, persistence=persistence, lacunarity=lacunarity, repeatx=GRID_SIZE, repeaty=GRID_SIZE, base=seed)生成曲面，在该曲面上利用函数：def dijkstra(start, end, graph): # 创建一个优先队列 queue = PriorityQueue() # 将起点添加到队列中 queue.put((0, start)) # 创建一个字典来存储每个节点的最短距离 distances = {start: 0} # 创建一个字典来存储每个节点的前一个节点 predecessors = {start: None} # 当队列不为空时 while not queue.empty(): # 取出队列中最小的节点 current = queue.get()[1] # 如果当前节点就是终点，则结束算法 if current == end: break # 遍历相邻节点 for neighbor in graph[current]: # 计算当前节点到相邻节点的距离 distance = distances[current] + neighbor[1] # 如果距离比之前计算的距离更短，则更新距离和前一个节点 if neighbor[0] not in distances or distance < distances[neighbor[0]]: distances[neighbor[0]] = distance predecessors[neighbor[0]] = current # 将相邻节点加入队列中 queue.put((distance, neighbor[0])) # 如果终点不在图中，则返回空列表 if end not in distances: return [] # 从终点开始追溯路径 path = [end] while path[-1] != start: path.append(predecessors[path[-1]]) # 反转路径，使其从起点到终点 path.reverse() return path, distances[end]找到三维曲面上到五个曲面上的点的距离和最短的最佳选址

distances = squareform(pdist(np.vstack([np.arange(GRID_SIZE), altitudes]).T)) # 构造图形结构 graph = {} for i in range(GRID_SIZE): for j in range(GRID_SIZE): node = i * GRID_SIZE + j neighbors = ...

在SVM中，linear_svm.py、linear_classifier.py和svm.ipynb中相应的代码

xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.predict(xy).reshape(XX.shape) plt.contour(XX, YY, Z, levels=[0], colors='k', linestyles='-') plt.title(title) plt.xlabel('Feature 1') plt....

使用遗传算法解决问题 python 做法： 1.读取xls表格中的数据并且删除第一行的数据并储存成数据框 2.输入规格和级别后筛选出符合的数据 3.从输入规格和级别后筛选出的数据筛选，找到满足任意组合管段长相加等于输入值或以下特定条件的数值组合（组合内数量可能是一个也可能是多个）后输出其数据框内的表头以及数据特定条件： 1、管段之间加1.5mm切割量 2、套料原则是：输入值减去所有待套料管段与切割量之和后，剩下的余料长度最接近50。 3、所有管段长度之和等于原材料长度时，切割量不参与套料长度。 4、切割后的管段显示相关信息

populations = np.vstack((populations, parents)) # 输出结果 if fitness_values.max() > 0: idx = np.argmax(fitness_values) selected = populations[idx] selected_df = df[selected == 1] length = sum...

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lamp-cloud 基于jdk21、jdk17、jdk8 + SpringCloud + SpringBoot 开发的微服务中后台快速开发平台，专注于多租户(SaaS架构)解决方案，亦可作为普通项目（非SaaS架构）的基础开发框架使用，目前已实现插拔式数据库隔离、SCHEMA隔离、字段隔离等租户隔离方案。

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## 一、中国就业数据1980-2023 包括： 1.总就业人数 2.城镇就业人数 3.乡村就业人数 4.第一产业就业人数 5.第二产业就业人数 6.第三产业就业人数注：1990年及以后的劳动力、就业人员数据根据劳动力调查、全国人口普查推算；其中2011-2019年数据是根据第七次全国人口普查修订数。城镇单位数据不含私营单位。2012年行业采用新的分类标准，与前期不可比。

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