x = np.arange(0, 144/6, 1/6)会产生几个数

时间: 2024-01-11 11:05:56 浏览: 124
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几个常用的Python数据分析库（附案例+源码）.pdf

这段代码将生成一个一维数组，其中包含从0开始，以步长为1/6递增，直到小于144/6的所有数字。因此，可以通过计算144/6=24来确定数组中的数字数量。由于 numpy 中的 arange 函数不包括终止值，因此需要将终止值设定为比 144/6 稍微小一点的数，例如 24-1/6=23.8333。因此，这段代码将生成包含以下 144 个数字的一维数组： ``` array([ 0. , 0.16666667, 0.33333333, 0.5 , 0.66666667, 0.83333333, 1. , 1.16666667, 1.33333333, 1.5 , 1.66666667, 1.83333333, 2. , 2.16666667, 2.33333333, 2.5 , 2.66666667, 2.83333333, 3. , 3.16666667, 3.33333333, 3.5 , 3.66666667, 3.83333333, 4. , 4.16666667, 4.33333333, 4.5 , 4.66666667, 4.83333333, 5. , 5.16666667, 5.33333333, 5.5 , 5.66666667, 5.83333333, 6. , 6.16666667, 6.33333333, 6.5 , 6.66666667, 6.83333333, 7. , 7.16666667, 7.33333333, 7.5 , 7.66666667, 7.83333333, 8. , 8.16666667, 8.33333333, 8.5 , 8.66666667, 8.83333333, 9. , 9.16666667, 9.33333333, 9.5 , 9.66666667, 9.83333333, 10. , 10.16666667, 10.33333333, 10.5 , 10.66666667, 10.83333333, 11. , 11.16666667, 11.33333333, 11.5 , 11.66666667, 11.83333333, 12. , 12.16666667, 12.33333333, 12.5 , 12.66666667, 12.83333333, 13. , 13.16666667, 13.33333333, 13.5 , 13.66666667, 13.83333333, 14. , 14.16666667, 14.33333333, 14.5 , 14.66666667, 14.83333333, 15. , 15.16666667, 15.33333333, 15.5 , 15.66666667, 15.83333333, 16. , 16.16666667, 16.33333333, 16.5 , 16.66666667, 16.83333333, 17. , 17.16666667, 17.33333333, 17.5 , 17.66666667, 17.83333333, 18. , 18.16666667, 18.33333333, 18.5 , 18.66666667, 18.83333333, 19. , 19.16666667, 19.33333333, 19.5 , 19.66666667, 19.83333333, 20. , 20.16666667, 20.33333333, 20.5 , 20.66666667, 20.83333333, 21. , 21.16666667, 21.33333333, 21.5 , 21.66666667, 21.83333333, 22. , 22.16666667, 22.33333333, 22.5 , 22.66666667, 22.83333333, 23. , 23.16666667, 23.33333333, 23.5 , 23.66666667, 23.83333333]) ```
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Pytorch的使用总结

print(x[0, 1]) # 访问第一个张量的第二个元素 # 切片访问 print(x[1:, :2]) # 访问第二行到最后一行的第一、二个元素 #### 张量形状操作 - **查看形状**: python x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, ...
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Python的numpy库下的几个小函数的用法(小结)

x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3, 4))) x_array = x.getA() 8. .I属性：计算矩阵的逆，这是线性代数中的基本操作，用于解方程组或矩阵除法。 python a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) a_inv = a...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(1,4) y=np.arange(4,8) xv,yv=np.meshgrid(x,y) print(xv) print(yv) z=np.sin(xv**2+yv**2) print(z) plt.pcolormesh(xv,yv,z,cmap=plt.cm.Spectral)

具体来说，它实现了以下几个步骤： 1. 导入numpy和matplotlib.pyplot库。 2. 创建两个一维数组x和y，分别包含1到3和4到7之间的数。 3. 使用np.meshgrid函数将x和y组合成两个二维网格矩阵xv和yv，这两个矩阵可以...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X**2 +Y**2 x= X.flatten() y= Y.flatten() z= Z.flatten() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 这段代码是否有误

是的，代码有误，主要存在以下几个问题： 1. from matplotlib import cm 应该写成 import matplotlib.cm as cm。 2. fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) 应该改为 fig = plt.figure(figsize=(12, 6))，...

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

这段代码的优化可以从以下几个方面入手： 1. 合理使用numpy中的函数，避免使用Python内置的循环语句，以提高运行效率。 2. 在函数中进行参数检查，以确保参数的类型和取值范围符合要求，避免不必要的错误和异常。 ...

解释代码ax = sns.lineplot(x=np.arange(0,len(cumsum_evr)),y=cumsum_evr,label='Explained Variance Ratio')

在这个例子中，代码中使用了numpy库中的"arange"函数生成一个整数数组作为x轴坐标，用于表示每个主成分的序号。同时，"y"参数传递了累加和"cumsum_evr"，用于表示每个主成分对总方差的贡献比例之和。

x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line (x=1)'])这段程序哪里错了

x = np.arange(0,3,0.1) plt.plot(x,[f(x),2*x-3],'x') plt.xlabel('x') plt.ylabel('f(x)') plt.legend(['f(x)','Tangent line (x=1)']) plt.show() ### 回答2： 这段程序中存在以下几处错误： 1. 未导入所需...

# draw support vectors if support_vec is not None: sc = ax.scatter(support_vec[:, 0], support_vec[:, 1], s=40, marker='o') sc.set_facecolor('none') sc.set_edgecolor('r') # draw hyper plane step = 0.5 x = np.arange(x_min, x_max, step) y = np.arange(y_min, y_max, step) X, Y = np.meshgrid(x, y) input_data = np.array(list(zip(X.reshape(-1), Y.reshape(-1))), dtype=np.float32) if choice == 4: z = model4.predict(input_data) elif choice == 1 or choice == 2: z = model(input_data) elif choice == 3: z = model3(input_data) else: z = None Z = z.reshape(X.shape) ax.contourf(X, Y, Z, alpha=0.1) plt.show() pass，这段代码的含义是什么

具体来说，它实现了以下几个功能： 1. 如果支持向量不为空，就调用scatter函数绘制支持向量，并设置支持向量的填充色为无色，边框色为红色。 2. 根据数据点的坐标轴范围，生成一组坐标点，并用模型对这组坐标点...

import numpy as np from scipy.stats import norm, binom from statsmodels.api import families #glm n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params)) print(prop_mat)

这段代码是用 Python 实现的，主要使用了 numpy、scipy 和 statsmodels 这几个库。代码中生成了一个大小为 (10000000, 10) 的随机矩阵 x，以及一个大小为 (10000000, 1) 的随机向量 y。然后分别使用 probit、logit ...

import numpy as np import math x = np.array([123,172,76,161,314,77,226,330,202,321,260,155,120,163,221,400,45,106,296,125,210,66,131,242,372]) x.sort() x=5 max_value = x.max() min_value = x.min() m = int(math.ceil((max_value - min_value)/w)) bins = [min_value+k*w for k in range(0, m+1)] x_cuts = pd.cut(x, bins, right=False) number = pd.value_counts(x_cuts) array = number.values rows = number.max() width = np.full([m, rows], 0) size = x.size a = 0 for j in range(0, m): for i in range(0, array[j]): width[j][i] = x[a] a = a + 1 mid_width = np.full([m, rows], 0) for i in range(0, m): for j in range(0, array[i]): mid_width[i][j] = np.median(width[i]) print("\n中值平滑后的等宽箱：") print(mid_width) 输出结果与预期不符。帮我找出问题

您的代码中有几个问题： 1. 在第 6 行，您将 x 设置为 5，但这将覆盖原始数据。应该删除此行。 2. 在第 7 行，您将 max_value 和 min_value 分别设置为 x.max() 和 x.min()，但这两个值应该是数据的最大...

if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x逐行解析

这段代码是在对输入数据进行预处理的基础上，进一步对输入数据进行大小调整，包括以下几个步骤： 1. 判断是否需要对输入数据进行大小调整，这个条件是self.batch_resize_range不为None。self.batch_resize_range是...

def get_input(self, batch, k): x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float() if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x解析

具体来说，该函数的实现包括以下几个步骤： 1. 取出batch中键值为k的数据，并将其赋值给变量x。 2. 检查x的形状是否为3维，如果是，则在最后一维添加一个维度，使其成为4维张量。 3. 将x的维度从(批大小, 高, 宽,...

phase += np.exp(1j * 2 * np.pi * (i - (n_slit - 1) / 2) * slit_distance / wavelength * X)代码报错那怎么改

i = np.arange(len(X))[:, np.newaxis] else: raise ValueError("X must be a one-dimensional numpy array") # 其他变量检查是否已初始化并调整其维度（如果有必要） ... phase = phase + np.exp(1j * 2 * np.pi...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3]) # 添加注释文本和标记 ax.annotate('a polar annotation', xy=(5*np.pi/4, 0.6), xytext=(np.pi/2, -0.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3', color='red')) ax.text(np.pi/2, 0.9, '1.0', ha='center', va='center') ax.text(np.pi/2, -0.1, '0.0', ha='center', va='center') ax.plot(5*np.pi/4, 0.6, 'ro') plt.show()为撒会出现StopIteration:
这样的问题怎么修改可以显示图像

如果您的问题是无法显示图像，有以下几种可能的原因： 1. 没有调用plt.show()函数：在使用matplotlib绘图时，需要使用plt.show()函数将图像显示出来。如果没有调用该函数，图像将不会显示。 2. 图像被阻塞：有...

import scipy.io as sio from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=sio.loadmat('AllData') labels=sio.loadmat('label') print(data) class1 = 0 class2 = 1 idx1 = np.where(labels['label']==class1)[0] idx2 = np.where(labels['label']==class2)[0] X1 = data['B007FFT0'] X2 = data['B014FFT0'] Y1 = labels['label'][idx1].reshape(-1, 1) Y2 = labels['label'][idx2].reshape(-1, 1) ## 随机选取训练数据和测试数据 np.random.shuffle(X1) np.random.shuffle(X2) # Xtrain = np.vstack((X1[:200,:], X2[:200,:])) # Xtest = np.vstack((X1[200:300,:], X2[200:300,:])) # Ytrain = np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) # Ytest = np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) # class1=data['B007FFT0'][0:1000, :] # class2=data['B014FFT0'][0:1000, :] train_data=np.vstack((X1[0:200, :],X2[0:200, :])) test_data=np.vstack((X1[200:300, :],X2[200:300, :])) train_labels=np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) test_labels=np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) ## 训练SVM模型 clf=svm.SVC(kernel='linear', C=1000) clf.fit(train_data,train_labels.reshape(-1)) ## 用测试数据测试模型准确率 train_accuracy = clf.score(train_data, train_labels) test_accuracy = clf.score(test_data, test_labels) # test_pred=clf.predict(test_data) # accuracy=np.mean(test_pred==test_labels) # print("分类准确率为:{:.2F}%".fromat(accuracy*100)) x_min,x_max=test_data[:,0].min()-1,test_data[:,0].max()+1 y_min,y_max=test_data[:,1].min()-1,test_data[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),np.arange(y_min,y_max,0.02)) # 生成一个由xx和yy组成的网格 # X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T # Z = clf.decision_function(xy).reshape(xx.shape) # z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) z=xy.reshape(xx.shape) plt.pcolormesh(xx.shape) plt.xlim(xx.min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.xtickes(()) plt.ytickes(()) # # 画出分界线 # axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) # axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:1],c=test_labels,cmap=plt.cm.Paired) plt.scatter(clf.support_vectors_[:,0],clf.support_vectors_[:,1],s=80,facecolors='none',linewidths=1.5,edgecolors='k') plt.show()处理一下代码出错问题

代码中出现了几个错误： 1. 在最后几行代码中，plt.pcolormesh(xx.shape)应该改为plt.pcolormesh(xx, yy, z)，因为需要绘制的是网格xy上对应的值z。 2. 在plt.xtickes(())和plt.ytickes(())中，xtickes和ytickes...

import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为： y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ def aim(x):return 10*x#np.sin(5*x)+7*np.cos(4*x) def f1(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) +X_min def f2(pred): return pred + 1e-3 - np.min(pred) def f3(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=pop_size, replace=True,p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def f4(parent, pop): if np.random.rand() < PC: i_ = np.random.randint(0, pop_size, size=1) cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_SIZE).astype(np.bool) parent[cross_points] = pop[i_, cross_points] return parent def f5(child,pm): for point in range(DNA_SIZE): if np.random.rand() < pm: child[point] = 1 if child[point] == 0 else 0 return child pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) for i in range(N_GENERATIONS): #解码 X_value= ? #获取目标函数值 F_values = ? #获取适应值 fitness = ? if(i==0): max=np.max(F_values) max_DNA = pop[np.argmax(F_values), :] if(max<np.max(F_values)): max=np.max(F_values) max_DNA=pop[np.argmax(F_values), :] if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values), decode(pop[np.argmax(F_values), :])) #选择 pop = ? pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = ? child = ? parent[:] = child print("目标函数最大值为：",max) print("其DNA值为：",max_DNA) print("其X值为：",decode(max_DNA))

根据上下文推测，需要补全的是代码中的几个函数和变量的值，具体如下： 1. 解码函数 decode()，可以根据DNA序列计算出对应的x值。假设DNA序列中的每一位代表x值的二进制小数点后一位，那么可以使用如下代码实现：...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

indices = np.arange(data2.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data2 = data2[indices] data3 = data3[indices] # 选择前200个数据作为训练集 data2 = data2[:200] data3 = data3[:200] # 创建一个高斯内核的...

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:training_samples] y_train = labels[:training_samples] x_val = data[training...

python语言中frame = x[np.arange(t*frameLen//2,t*frameLen//2+frameLen), i] * win / swin[np.arange(t*frameLen//2,t*frameLen//2+frameLen)]发生错误Unable to allocate 275. GiB for an array with shape (192000, 192000) and data type float64

要解决这个问题，你可以考虑以下几个方面： 1. 检查代码逻辑：确保你的代码逻辑正确，不会无限循环或者不必要地创建大量的数组。 2. 减小数组的大小：如果可能的话，尝试减小数组的大小，以减少内存占用。可以考虑...

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