>> gaussian 输入参数的数目不足。 出错 gaussian (第 2 行) y = exp(-((x - mu).^2) / (2 * sigma^2));

出错信息提示您在调用`gaussian`函数时提供的输入参数不够。`gaussian`函数可能期望三个参数：`x`向量，`mu`平均值，以及`sigma`标准差。当前，您的调用中缺少了其中一个或多个参数。

修正调用错误的方法可能是提供完整的参数列表。例如，如果`x`是一个数值数组，`mu`和`sigma`是已知的常数，那么正确的调用可能是这样的：

x_values = [0:0.1:1]; % 假设这是x向量
mu_value = 0.5; % 平均值
sigma_value = 0.2; % 标准差

y_result = gaussian(x_values, mu_value, sigma_value);

如果`x`、`mu`和`sigma`都是需要用户输入的，则需要明确指示用户传入这些参数：

% 示例用户输入提示
x = input('请输入x值向量：');
mu = input('请输入平均值：');
sigma = input('请输入标准差：');

y_result = gaussian(x, mu, sigma);

请根据实际情况检查并调整您的调用方式。

相关问题

program discrete_gaussian implicit none integer :: i, j, k integer, parameter :: nx = 100, ny = 100, nz = 100 ! 定义离散化网格的大小 real :: x, y, z real, parameter :: mu_x = 0.0, mu_y = 0.0, mu_z = 0.0 ! 均值 real, parameter :: sigma_x = 1.0, sigma_y = 1.0, sigma_z = 1.0 ! 标准差 real, dimension(nx, ny, nz) :: density ! 存储离散高斯分布的数据 ! 计算离散高斯分布的值 do i = 1, nx do j = 1, ny do k = 1, nz x = (i - nx/2) / float(nx) ! 将网格坐标转换为实际坐标 y = (j - ny/2) / float(ny) z = (k - nz/2) / float(nz) density(i, j, k) = exp(-((x-mu_x)**2 / (2*sigma_x**2) + & (y-mu_y)**2 / (2*sigma_y**2) + & (z-mu_z)**2 / (2*sigma_z**2))) / & (sigma_x * sigma_y * sigma_z) end do end do end do ! 打印数据 do i = 1, nx do j = 1, ny do k = 1, nz write(*, *) (i - nx/2), (j - ny/2), (k - nz/2), density(i, j, k) end do end do end do end program discrete_gaussian 这段代码是什么

这段代码是使用Fortran编写的一个程序，用于计算和打印离散高斯分布的数据。下面是这段代码的解释：

- 首先，定义了三个整数变量`nx`、`ny`和`nz`，分别表示离散化网格在x、y和z方向上的大小。
- 接着，定义了三个实数变量`mu_x`、`mu_y`和`mu_z`，分别表示高斯分布在x、y和z方向上的均值。
- 然后，定义了三个实数变量`sigma_x`、`sigma_y`和`sigma_z`，分别表示高斯分布在x、y和z方向上的标准差。
- 在程序中，使用了一个三维数组`density`来存储离散高斯分布的数据，其大小为`nx * ny * nz`。
- 程序通过嵌套的循环遍历每个网格点，并根据高斯分布的公式计算该点处的概率密度值，并存储在数组`density`中。
- 最后，通过另一组嵌套的循环，将网格坐标和对应的概率密度值打印到屏幕上。

这段代码会打印出离散高斯分布在每个网格点上的坐标以及对应的概率密度值。你可以根据需要调整程序中的参数和输出方式。

# 定义昂贵的函数 def expensive_func(t): return np.sum(t**2 - 10*np.cos(2*np.pi*t) + 10) # 定义高斯核函数 def gaussian_kernel(x, y, theta): return np.exp(-theta * cdist(x, y)**2) # 定义对数似然函数 def log_likelihood(params, x, y): theta, sigma = params k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return -np.inf alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) return -0.5*y.T.dot(alpha) - np.sum(np.log(np.diag(L))) - 0.5*len(x)*np.log(2*np.pi) # 定义预测函数 def predict(x, y, x0, theta, sigma): k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) k0 = gaussian_kernel(x, x0.reshape(1, -1), theta) k00 = gaussian_kernel(x0.reshape(1, -1), x0.reshape(1, -1), theta) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return np.nan, np.nan alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) mu = k0.T.dot(alpha) v = k00 - k0.T.dot(np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, k0))) return mu, v # 生成随机数据 np.random.seed(666) X = np.random.uniform(-20, 20, size=(200, 10)) y = np.array([expensive_func(x) for x in X]) # 优化超参数 initial_params = [1, 1] bounds = [(1e-5, None), (1e-5, None)] res = minimize(lambda params: -log_likelihood(params, X, y), initial_params, bounds=bounds) theta, sigma = res.x # 在随机点上进行预测 x0 = np.random.uniform(-20, 20, size=(1, 10)) mu, v = predict(X, y, x0, theta, sigma) # 计算误差 exact_val = expensive_func(x0) error = (exact_val - mu)**2 print("预测误差:", error) print("预测方差:", v)注释一下

这段代码主要实现了使用高斯过程进行回归分析。其中定义了一个昂贵的函数 `expensive_func`，该函数实现了在给定输入的情况下进行昂贵计算的功能。然后定义了一个高斯核函数 `gaussian_kernel`，用于计算输入数据的协方差矩阵。接着定义了对数似然函数 `log_likelihood`，用于计算给定超参数情况下的对数似然值。最后定义了预测函数 `predict`，用于在给定超参数和输入数据的情况下进行预测。在代码中，使用了 `minimize` 函数对超参数进行优化，并使用随机数据进行了预测。最终输出预测误差和预测方差。