用Numpy 与 Matplotlib生成一个四维数组 `(shape:2*3*4*5),内容是从1到120固定顺序的120个数 ,以后两维度为单位,计算它们的和

时间: 2024-10-09 10:12:04 浏览: 40
在Python中,我们可以使用NumPy库创建一个四维数组,并使用Matplotlib仅用于数据可视化,因为其主要用于二维和三维图形。首先,我们创建四维数组并填充从1到120的数值,然后计算指定大小块的和。以下是步骤: ```python import numpy as np # 创建一个2x3x4x5的四维数组 arr = np.arange(1, 121).reshape((2, 3, 4, 5)) # 计算每两个维度组成的块的总和 slices = arr.reshape(-1, arr.shape[-2] * arr.shape[-1]) block_sums = slices.sum(axis=1) print("四维数组:") print(arr) print("\n每个2x4块的和:") print(block_sums) # 使用Matplotlib展示数据,这里仅作示意,因为我们通常不会用Matplotlib处理数值计算结果 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化部分,由于是数值结果,通常会用直方图、散点图等,而不是简单的线图 plt.figure() plt.hist(block_sums, bins=range(1, block_sums.max() + 1), rwidth=0.8) plt.xlabel('块和') plt.ylabel('频次') plt.title('块和分布') plt.show()
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python生成一个函数,其功能为取出名为temperaturea的numpy数组的任意一个角部元素,以及第一列和第一行最中间元素,内部最中间元素,若为偶数则取两个数字的平均值,并以上述四个数字生成折线图。

可以创建一个名为`generate_line_chart`的函数来完成这个任务。首先需要安装matplotlib库,如果没有安装,可以使用pip安装: ```bash pip install matplotlib ``` 然后编写函数如下: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def generate_line_chart(temperaturea): # 检查输入是否为NumPy数组 if not isinstance(temperaturea, np.ndarray): raise ValueError("Input must be a NumPy array") # 确保数组是二维的 if len(temperaturea.shape) != 2: raise ValueError("Array must be 2D") # 提取角部、第一列和第一行中间元素 corner_value = temperaturea[0, 0] first_row_middle = temperaturea[int(len(temperaturea) / 2), 0] first_column_middle = temperaturea[0, int(len(temperaturea[0]) / 2)] if temperaturea.shape[1] % 2 == 0: # 判断列是否为偶数 inner_middle = (temperaturea[int(len(temperaturea) / 2), int(len(temperaturea[0]) / 2)] + temperaturea[int(len(temperaturea) / 2) - 1, int(len(temperaturea[0]) / 2)]) / 2 else: inner_middle = temperaturea[int(len(temperaturea) / 2), int(len(temperaturea[0]) / 2)] # 创建数据列表 data_points = [corner_value, first_row_middle, first_column_middle, inner_middle] # 绘制折线图 plt.plot(range(1, len(data_points) + 1), data_points) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('Temperature Value') plt.title('Line Chart of Selected Elements') plt.grid(True) plt.show() # 调用函数并传入temperaturea数组 temperaturea_example = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 示例数据 generate_line_chart(temperaturea_example) ```

from scipy.io import loadmat import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import sys, os import pickle from mnist import load_mnist # 函数定义和画图 # 例子:定义step函数以及画图 def step_function(x): y=x>0 return np.array(y,int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) ''' 1. 根据阶跃函数step_function的例子,写出sigmoide和Relu函数的定义并画图。 ''' ''' 2. 定义softmax函数,根据输入x=[0.3,2.9,4.0],给出softmax函数的输出,并对输出结果求和。 ''' #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #c初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network #字典 ''' 3. 调用get_data和init_network函数, 输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) ''' ''' 4. 定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量), 第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。 第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。 第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3), p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率, 例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95, 属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 ''' ''' 5. 进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。 '''

1. Sigmoid函数的定义和画图: ``` def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def show_sigmoid(x): y = sigmoid(x) plt.plot(x, y, label='sigmoid function') plt.legend(loc="best") x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_sigmoid(x) ``` ReLU函数的定义和画图: ``` def relu(x): return np.maximum(0, x) def show_relu(x): y = relu(x) plt.plot(x, y, label='ReLU function') plt.legend(loc="best") x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_relu(x) ``` 2. Softmax函数的定义: ``` def softmax(x): exp_x = np.exp(x) sum_exp_x = np.sum(exp_x) return exp_x / sum_exp_x ``` 对于输入x=[0.3,2.9,4.0],softmax函数的输出为: ``` softmax(x) array([0.01821127, 0.24519181, 0.73659691]) ``` 输出结果求和为1. 3. 调用get_data和init_network函数,输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层): ``` x_train, t_train, x_test, t_test = get_data() network = init_network() for i, (w, b) in enumerate(network.items()): print(f"Layer {i+1}: W shape:{w.shape}, b shape:{b.shape}") print(f"x_train shape: {x_train.shape}") print(f"t_train shape: {t_train.shape}") print(f"x_test shape: {x_test.shape}") print(f"t_test shape: {t_test.shape}") ``` 4. 手写数字的识别代码如下: ``` def predict(network, x): W1, b1 = network['W1'], network['b1'] W2, b2 = network['W2'], network['b2'] W3, b3 = network['W3'], network['b3'] z1 = sigmoid(np.dot(x, W1) + b1) z2 = sigmoid(np.dot(z1, W2) + b2) y = softmax(np.dot(z2, W3) + b3) return y # 获取测试数据 x_train, t_train, x_test, t_test = get_data() network = init_network() # 使用测试数据进行预测 accuracy_cnt = 0 for i in range(len(x_test)): y = predict(network, x_test[i]) p = np.argmax(y) if p == t_test[i]: accuracy_cnt += 1 # 输出分类准确度 accuracy = float(accuracy_cnt) / len(x_test) print("Accuracy:" + str(accuracy)) ``` 5. 进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度): 代码中已经实现,输出分类准确度即可。
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分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

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