np.append([0], idx_charge_state_index[:, 1])什么意思
时间: 2024-01-11 14:04:47 浏览: 23
这行代码是将一个数组 [0] 和另一个数组 idx_charge_state_index[:, 1] 连接起来,形成一个新的数组。
其中 idx_charge_state_index[:, 1] 表示取出数组 idx_charge_state_index 的第二列,即第一个冒号表示取所有行,第二个冒号表示取第二列。
np.append() 是 numpy 库中的一个方法,用于将两个数组连接起来,返回一个新的数组。第一个参数传入要连接的数组,第二个参数传入要连接的数组,可以同时连接多个数组。
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y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees怎么改成分类数据的输出
如果要将这段代码修改为分类数据的输出,需要修改两个地方:
1. 修改y_pred的初始化:分类数据的输出应该是离散的类别标签,而不是概率值。因此,我们需要将y_pred初始化为一个长度为样本数的数组,每个元素的取值为该样本所属的类别标签。
2. 修改y_pred的计算方式:在每棵决策树中,我们需要将输出的概率转换为类别标签,然后将所有决策树的输出取平均值作为最终的预测结果。
下面是修改后的代码:
```python
y_pred = np.zeros(y_train.shape[0])
for tree in forest:
a = []
for j in range(X_train.shape[1]):
if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]):
fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])])
else:
fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])])
a.append(fuzzy_vals)
fuzzy_vals = np.array(a).T
y_proba = tree.predict_proba(fuzzy_vals)
# 将概率转换为类别标签
y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1)
y_pred += y_tree
# 将所有决策树的输出取平均值作为最终的预测结果
y_pred /= n_trees
```
注意,这里假设分类数据的类别标签是从0开始的整数。如果标签不是这种形式,需要根据实际情况进行调整。
f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)
这段代码主要进行了一些数据处理的操作,包括:
1. 读取CSV文件中的数据,将SOC、电流、电压等数据存储到NumPy数组中。
2. 对电压数据进行了一些处理,使用了`cycle_sig`和`clean_data`函数。
3. 定义了`split_chargedata`函数,用于将数据按照里程数进行拆分,生成二维列表,其中每个子列表代表一次充电过程中的数据。
4. 使用`split_chargedata`函数对SOC、电流和电压数据进行拆分。
5. 计算了每个充电过程的DoD,并将DoD小于10%的充电过程的索引记录在`ind`列表中。
6. 使用`np.delete`函数删除`ind`列表中的充电过程对应的SOC、电流和电压数据。
7. 还对一些其他的充电过程进行了删除操作,对应的索引记录在`ind9`列表中。
总体来说,这段代码的作用是对充电数据进行了一些清洗和处理,去除了一些异常数据和不需要的充电过程。