print(f"Peak to Peak range by column in Raw X:{np.ptp(X,axis=0)}")什么意思

这段代码使用 numpy 库中的 ptp() 函数计算原始数据集 X 中每个特征列的极差（即最大值和最小值之间的差）。np.ptp(X, axis=0) 中的 axis=0 参数表示对每一列计算极差。代码中使用 f-string 格式化字符串输出结果，其中 f"Peak to Peak range by column in Raw X:{np.ptp(X,axis=0)}" 表示输出结果字符串，其中 X 表示原始数据集的名称，np.ptp(X,axis=0) 表示每列的极差值。

相关问题

scaler = StandardScaler() X_norm = scaler.fit_transform(X_train) print(f"Peak to Peak range by column in Raw X:{np.ptp(X_train,axis=0)}") print(f"Peak to Peak range by column in Normalized X:{np.ptp(X_norm,axis=0)}")

这段代码使用了scikit-learn库中的StandardScaler类来对数据进行标准化处理。

首先，创建了一个StandardScaler对象，命名为scaler。

然后，使用fit_transform方法对训练数据集X_train进行标准化处理，并将结果赋值给X_norm。

接下来，使用np.ptp函数计算原始数据集X_train每一列的峰值到峰值（peak to peak）范围，并使用f-string格式化输出。

最后，使用np.ptp函数计算标准化后的数据集X_norm每一列的峰值到峰值范围，并同样使用f-string格式化输出。

这段代码的目的是比较原始数据集和标准化后数据集每一列的峰值到峰值范围，以展示标准化的效果。

data00=data m,n = np.shape(data00) a = np.array(data00) Data00 = a[1:m,2:n] Data00 = Data00.astype(np.float64) Power = Data00[:,13] Power_train = Power[0:96] P_min = np.min(Power_train) P_gap = np.max(Power_train)-np.min(Power_train) Power_uni = (Power-P_min)/P_gap # 提取imfs和剩余信号res emd = EMD() emd.emd(Power_uni) imfs, res = emd.get_imfs_and_residue() N = len(imfs) P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0) P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0) P_L = res P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1) P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1) P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1) Nwp = Data00[:,0:7] Nwp_train = Nwp[0:96] N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) 优化代码

以下是部分代码的优化建议：

1. 对于以下代码段：

   a = np.array(data00)
   Data00 = a[1:m,2:n]

可以合并为一行：

   Data00 = np.array(data00)[1:m,2:n]

2. 对于以下代码段：

   P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)
   P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)
   P_L = res
   P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1)
   P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1)
   P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1)

可以使用 `np.newaxis` 替代 `np.expand_dims` 来实现：

   P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)[:, np.newaxis]
   P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)[:, np.newaxis]
   P_L = res[:, np.newaxis]

3. 对于以下代码段：

   N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
   N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0)
   Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)

可以使用 `np.ptp` 函数（peak-to-peak）来计算最大值和最小值的差：

   N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
   N_gap = np.ptp(Nwp_train,axis=0)
   Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)

4. 对于以下代码段：

   Weather = Data00[:,7:13]
   Weather_train = Weather[0:96]
   W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
   W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0)
   Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)

可以使用与第三个优化建议类似的方法：

   Weather = Data00[:,7:13]
   Weather_train = Weather[0:96]
   W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
   W_gap = np.ptp(Weather_train,axis=0)
   Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)

当然，以上只是一些简单的优化建议，具体的优化效果还需要根据实际情况进行评估。