mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(features_train.shape[1])]怎么调用
时间: 2024-05-02 22:16:28 浏览: 13
这段代码是为了创建模糊逻辑的隶属函数,其中features_train是训练集的特征矩阵,n_sets是每个特征的隶属函数数量。如果想调用这段代码,需要先设置好features_train和n_sets的值。然后直接调用即可,例如:
```
n_sets = 5
features_train = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 假设有3个样本,每个样本有3个特征
mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(3)]
```
这样就得到了一个包含3个元素的列表mf,每个元素都是一个包含5个隶属函数的列表,表示第i个特征的5个隶属函数。
相关问题
mf_norm = mf_out / norm用np的乘除法
好的,您的问题是如何用 NumPy 中的乘除法计算 mf_norm = mf_out / norm,是吗?
可以使用 NumPy 的除法符号 / 来计算 mf_norm,代码如下:
```python
import numpy as np
mf_norm = mf_out / norm
```
其中,`mf_out` 和 `norm` 分别是你计算 mf_norm 所需的两个 NumPy 数组。除法符号 / 会自动执行逐元素除法操作,即将 `mf_out` 中的每个元素分别除以 `norm` 中对应位置的元素,得到一个新的数组 `mf_norm`。
需要注意的是,如果 `norm` 中某个元素为 0,那么除法操作会导致运行时错误。为了避免这种情况,可以在除法前先将 `norm` 中所有为 0 的元素替换为一个很小的非 0 值,比如 1e-8。代码如下:
```python
norm[norm == 0] = 1e-8
mf_norm = mf_out / norm
```
修正代码def membership_function(self, x, params): mf = fuzz.trimf(x, params) for j in range(self.n_input): rule[:, j] = self.membership_function(x[i, j], self.mf_params[j, :])
根据你提供的代码,我看到你定义了一个 `membership_function` 方法,并且在其中使用了 `fuzz.trimf` 函数来定义模糊集合。然后你在样本数据的每一维上都应用了这个模糊集合,将结果存储在 `rule` 数组中。
不过,我注意到在 for 循环中使用的变量 `i` 并没有在代码中定义。如果你想要在 for 循环中使用这个变量,你需要先定义它并且给它赋值。另外,你还需要定义 `rule` 数组的大小,否则代码会抛出异常。
这里是一个修正后的代码示例,你可以参考一下:
```
def membership_function(self, x, params):
mf = fuzz.trimf(x, params)
return mf
# 假设你的样本数据是一个大小为 (n_samples, n_input) 的二维数组
def apply_membership_functions(self, data):
n_samples, n_input = data.shape
rule = np.zeros((n_samples, self.n_input, self.n_mfs))
for i in range(n_samples):
for j in range(n_input):
rule[i, j, :] = self.membership_function(data[i, j], self.mf_params[j, :])
return rule
```
这个代码示例中,我们假设样本数据是一个大小为 (n_samples, n_input) 的二维数组,并且我们定义了一个新的方法 `apply_membership_functions` 来应用模糊集合。我们首先定义了 `rule` 数组的大小为 (n_samples, n_input, n_mfs),其中 n_mfs 是每个输入变量的模糊集合数量。在 for 循环中,我们使用 `data[i, j]` 来获取样本数据中的每个数据点,并且将模糊集合的结果存储在 `rule[i, j, :]` 中。最后,我们返回 `rule` 数组。