n_examples = X.shape[0]解释代码
时间: 2024-06-02 10:07:31 浏览: 18
这段代码是Python语言中的一个赋值语句,其中X是一个多维数组或矩阵对象,它的shape属性可以返回数组或矩阵的维度信息。其中,X.shape[0]表示X对象的第一维度大小,也即X中样本个数。这个值被赋值给变量n_examples,作为一个标量数值。该代码片段通常出现在机器学习中数据预处理的过程中,用于统计数据集中样本的个数。
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import os import pickle import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from keras.models import Sequential from keras.optimizers import adam_v2 from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, LabelBinarizer def load_data(filename=r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat'): with open(r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat', 'rb') as p_f: Xd = pickle.load(p_f, encoding="latin-1") # 提取频谱图数据和标签 spectrograms = [] labels = [] train_idx = [] val_idx = [] test_idx = [] np.random.seed(2016) a = 0 for (mod, snr) in Xd: X_mod_snr = Xd[(mod, snr)] for i in range(X_mod_snr.shape[0]): data = X_mod_snr[i, 0] frequency_spectrum = np.fft.fft(data) power_spectrum = np.abs(frequency_spectrum) ** 2 spectrograms.append(power_spectrum) labels.append(mod) train_idx += list(np.random.choice(range(a * 6000, (a + 1) * 6000), size=3600, replace=False)) val_idx += list(np.random.choice(list(set(range(a * 6000, (a + 1) * 6000)) - set(train_idx)), size=1200, replace=False)) a += 1 # 数据预处理 # 1. 将频谱图的数值范围调整到0到1之间 spectrograms_normalized = spectrograms / np.max(spectrograms) # 2. 对标签进行独热编码 label_binarizer = LabelBinarizer() labels_encoded= label_binarizer.fit_transform(labels) # transfor the label form to one-hot # 3. 划分训练集、验证集和测试集 # X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(spectrograms_normalized, labels_encoded, test_size=0.15, random_state=42) # X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) spectrogramss = np.array(spectrograms_normalized) print(spectrogramss.shape) labels = np.array(labels) X = np.vstack(spectrogramss) n_examples = X.shape[0] test_idx = list(set(range(0, n_examples)) - set(train_idx) - set(val_idx)) np.random.shuffle(train_idx) np.random.shuffle(val_idx) np.random.shuffle(test_idx) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] print(X_train.shape) print(X_val.shape) print(X_test.shape) y_train = labels[train_idx] y_val = labels[val_idx] y_test = labels[test_idx] print(y_train.shape) print(y_val.shape) print(y_test.shape) # X_train = np.expand_dims(X_train,axis=-1) # X_test = np.expand_dims(X_test,axis=-1) # print(X_train.shape) return (mod, snr), (X_train, y_train), (X_val, y_val), (X_test, y_test) 这是我的数据预处理代码
你的数据预处理代码看起来很完整。它首先加载pickle文件,然后提取频谱图数据和标签。接下来,它对频谱图数据进行归一化处理,并对标签进行独热编码。最后,它将数据集划分为训练集、验证集和测试集,并返回这些数据集。
在代码中,你还有一些注释掉的代码段,例如对数据集进行划分的部分。如果你打算使用这些划分代码,你可以取消注释相应的行。另外,如果你的频谱图数据维度是二维的,你可能需要使用`np.expand_dims`函数将其扩展为三维,以便与Conv2D层兼容。
如果你还有其他问题或需要进一步帮助,请随时问我。
不使用任何库写 X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w))) y = torch.matmul(X, w) + b y += torch.normal(0, 0.01, y.shape)
要在不使用任何库的情况下执行这个操作,你可以按照以下步骤手动实现:
1. 初始化一个形状为 `(num_examples, len(w))` 的零张量 `X`。
2. 对于 `i` 从 0 到 `num_examples-1`:
- 对于 `j` 从 0 到 `len(w)-1`:
- 生成一个从均值为 0,标准差为 1 的正态分布中采样得到的随机数,并将其赋值给 `X[i][j]`。
3. 初始化一个形状为 `(num_examples, 1)` 的零张量 `y`。
4. 对于 `i` 从 0 到 `num_examples-1`:
- 计算 `X[i]` 与 `w` 的矩阵乘法,并将结果存储在 `y[i]` 中。
- 将 `b` 加到 `y[i]` 上。
- 生成一个从均值为 0,标准差为 0.01 的正态分布中采样得到的随机数,并将其加到 `y[i]` 上。
以下是使用 Python 代码实现上述步骤的例子:
```python
import random
# 假设 num_examples 是样本数量
# 假设 w 是一个形状为 (n, p) 的张量
# 假设 b 是一个形状为 (p,) 的张量
n, p = w.shape
# 初始化 X
X = torch.zeros((num_examples, n))
for i in range(num_examples):
for j in range(n):
X[i][j] = random.normalvariate(0, 1)
# 初始化 y
y = torch.zeros((num_examples, 1))
for i in range(num_examples):
for j in range(n):
for k in range(p):
y[i][0] += X[i][j] * w[j][k]
for j in range(p):
y[i][0] += b[j]
noise = random.normalvariate(0, 0.01)
y[i][0] += noise
```
请注意,这只是一个示例,实际使用时可能需要根据具体情况进行调整。
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