f = np.ones([2,3

这行代码使用了 numpy 库创建了一个 2 行 3 列的数组，数组中的每个元素都是 1。可以使用以下代码进行验证：

import numpy as np

f = np.ones([2,3])
print(f)

输出结果为：

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

相关问题

请修改以下代码使它输出正确的结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1 mat_V = np.zeros((N, N)) for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0jkx[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in range(N): for j in range(N): G[i, j] = -1.0j / k * np.exp(1.0j * k * abs(x[i] - xp[j])) return G def change_of_var(node, weight, a, b, N): nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)] return nop, wp N = 298 # 节点的个数 a = -1.5 # 积分下限 b = 1.5 # 积分上限 k_vec = np.arange(0.5, 6.0) # 波数k的取值 x = np.linspace(a, b, N) dx = (b - a) / (N - 1) psi = np.zeros((len(k_vec), N)) for i, k in enumerate(k_vec): V = square_poten_well(x, N) phi_k = phi(k, x, N) G = Green_func(k, x, x, N) node, weight = np.polynomial.legendre.leggauss(N) node = np.flip(node, axis=0) weight = np.flip(weight, axis=0) xp, wp = change_of_var(node, weight, a, b, N) m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, k in enumerate(k_vec): ax.plot(x, psi[i], label=f'k={k:.1f}') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('$|\psi|^2$') ax.legend() plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def square_poten_well(x, N):
L = 2
V0 = -1
mat_V = np.zeros((N, N))
for i, xx in enumerate(x):
if abs(xx) <= L/2:
mat_V[i, i] = V0
return mat_V

def phi(k, x, N):
return np.exp(1.0j * k * x)

def Green_func(k, x, xp, N):
G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128)
for i in range(N):
for j in range(N):
G[i, j] = -1.0j / k * np.exp(1.0j * k * abs(x[i] - xp[j]))
return G

def change_of_var(node, weight, a, b, N):
nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)]
wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)]
return nop, wp

N = 298 # 节点的个数
a = -1.5 # 积分下限
b = 1.5 # 积分上限
k_vec = np.arange(0.5, 6.0, 0.1) # 波数k的取值
x = np.linspace(a, b, N)
dx = (b - a) / (N - 1)
psi = np.zeros((len(k_vec), N))
for i, k in enumerate(k_vec):
V = square_poten_well(x, N)
phi_k = phi(k, x, N)
G = Green_func(k, x, x, N)
node, weight = np.polynomial.legendre.leggauss(N)
node = np.flip(node, axis=0)
weight = np.flip(weight, axis=0)
xp, wp = change_of_var(node, weight, a, b, N)
m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx
psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k))
psi[i] = np.abs(psi_k)**2
fig, ax = plt.subplots()
for i, k in enumerate(k_vec):
ax.plot(x, psi[i], label=f'k={k:.1f}')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('$|\psi|^2$')
ax.legend()
plt.show()

逐行解释dim = 18 * 9 + 1 w = np.zeros([dim, 1]) x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis = 1).astype(float) learning_rate = 100 iter_time = 1000 adagrad = np.zeros([dim, 1]) eps = 0.0000000001 for t in range(iter_time): loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2))/471/12)#rmse if(t%100==0): print(str(t) + ":" + str(loss)) gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y) #dim*1 adagrad += gradient ** 2 w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps) np.save('weight.npy', w) w

逐行解释代码如下：

1. `dim = 18 * 9 + 1`: 这一行计算了特征的维度，其中18表示有18个特征，9表示每个特征有9个不同的取值，+1表示加上一个偏置项。

2. `w = np.zeros([dim, 1])`: 这一行创建了一个形状为(dim, 1)的全零数组，作为模型的权重。

3. `x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis=1).astype(float)`: 这一行在原始特征矩阵x的前面添加了一列全为1的列向量，相当于加入了偏置项，同时将矩阵类型转换为浮点型。

4. `learning_rate = 100`: 这一行定义了学习率，用于控制参数更新的步长。

5. `iter_time = 1000`: 这一行定义了迭代次数，即训练模型的轮数。

6. `adagrad = np.zeros([dim, 1])`: 这一行创建了一个与权重w形状相同的全零数组，用于存储AdaGrad算法中的梯度累积。

7. `eps = 0.0000000001`: 这一行定义了一个极小值，用于避免除零错误。

8. `for t in range(iter_time):`: 这一行开始一个迭代的循环，从0到iter_time-1。

9. `loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2))/471/12)`: 这一行计算了均方根误差（RMSE），表示模型在当前权重下的预测误差。

10. `if(t%100==0):`: 这一行判断是否达到了每100轮输出一次的条件。

11. `print(str(t) + ":" + str(loss))`: 这一行打印当前轮数和对应的预测误差。

12. `gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y)`: 这一行计算了梯度，用于更新权重。

13. `adagrad += gradient ** 2`: 这一行更新梯度累积。

14. `w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps)`: 这一行根据AdaGrad算法更新权重。

15. `np.save('weight.npy', w)`: 这一行将最终得到的权重保存到名为'weight.npy'的文件中。

16. `w`: 这一行返回最终的权重数组w。