温度 °C 110 °C 30 °C – TS_CAL2 TS_CAL1 – ---------------------------------------------------------- TS_DATA TS_CAL1 – + 30 °C
时间: 2024-02-26 18:50:10 浏览: 21
温度是物体内部分子运动的一种表现,用来描述物体的热度或冷度程度。在国际单位制中,温度的单位是摄氏度(°C)。
根据你提供的信息,110 °C 和 30 °C 是两个具体的温度值。TS_CAL2 和 TS_CAL1 可能是温度传感器的校准值或者参考值。TS_DATA 可能是实际测量到的温度值。
根据你提供的公式,TS_DATA 的值是 TS_CAL1 + 30 °C。这意味着 TS_DATA 的值是 TS_CAL1 温度值上增加了30 °C。
如果你有更具体的问题或需要进一步的解释,请告诉我。
相关问题
使用pytorch实现X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42)
在 PyTorch 中,我们可以使用 Sklearn 库提供的 train_test_split 函数来实现数据集的分割。具体实现如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch
# 将数据集转换为 PyTorch 的 Tensor 格式
X_test1_tensor = torch.tensor(X_test1)
y_test1_tensor = torch.tensor(y_test1)
# 将数据集分割为测试集和验证集
X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1_tensor, y_test1_tensor, test_size=ts, random_state=42)
```
在代码中,我们首先将数据集 X_test1 和 y_test1 转换为 PyTorch 的 Tensor 格式,然后使用 train_test_split 函数将其分割为测试集(X_test 和 y_test)和验证集(X_cal 和 y_cal)。
X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42)
这段代码是用来将数据集 X_test1 和 y_test1 分成测试集和验证集的。具体来说,它使用 train_test_split 函数将 X_test1 和 y_test1 分别分成两部分:测试集(X_test 和 y_test)和验证集(X_cal 和 y_cal)。其中,test_size 参数指定了测试集占比,random_state 参数指定了随机种子,用于保证每次分割的结果相同。
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