优化这段代码：feature_names = boston. feature_names for i, fn in enumerate(feature_names): print(fn, ":", theta[0][i]) print("bias:", theta[1])

可以使用zip函数将feature_names和theta[0]打包成一个可迭代的对象，然后再使用for循环遍历输出即可，代码如下：

feature_names = boston.feature_names
for fn, t in zip(feature_names, theta[0]):
    print(fn, ":", t)
print("bias:", theta[1])

这种方式不仅简化了代码，而且避免了使用enumerate函数时需要维护计数器的问题。同时，使用zip函数还使得代码更加Pythonic和易读。

相关问题

修改代码使字符串类型数字利用One-Hot编码转换类型再输入到矩阵中：feature_matrix = np.zeros((len(G.nodes()), len(feature_names))) for i, node in enumerate(G.nodes()): for j, feature_name in enumerate(feature_names): if feature_name in G.nodes[node]: feature_matrix[i,j] = G.nodes[node][feature_name] else: feature_matrix[i,j] = 0 # 将缺失值视为0

可以通过使用One-Hot编码将字符串类型数字转换为数值型特征进行嵌入计算。可以使用以下代码将特征矩阵中的字符串类型数字转换为One-Hot编码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 构建One-Hot编码器
encoder = OneHotEncoder()

# 遍历节点，将特征矩阵中的字符串类型数字转换为One-Hot编码
for i, node in enumerate(G.nodes()):
    for j, feature_name in enumerate(feature_names):
        if feature_name in G.nodes[node]:
            if isinstance(G.nodes[node][feature_name], str) and G.nodes[node][feature_name].isdigit():
                # 将字符串类型数字转换为整型
                feature_value = int(G.nodes[node][feature_name])
                # 使用One-Hot编码器将整型特征转换为One-Hot编码
                feature_vector = encoder.fit_transform([[feature_value]]).toarray()[0]
                feature_matrix[i, j:j+len(feature_vector)] = feature_vector
            else:
                # 非字符串类型数字或非数字类型特征，直接赋值
                feature_matrix[i,j] = G.nodes[node][feature_name]
        else:
            # 缺失值填充为0
            feature_matrix[i,j] = 0

这样就可以将特征矩阵中的字符串类型数字转换为数值型特征进行嵌入计算。注意，在使用One-Hot编码转换特征时，需要判断特征值是否为字符串类型数字，以便进行转换。同时，需要根据One-Hot编码的结果调整特征矩阵的大小，以便将编码后的特征向量插入到特征矩阵中的对应位置。

def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sampled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature = self.test_forward(sampled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) #草图特征 模型的 Sketch_Name.extend(sampled_batch['sketch_path']) #草图名 for i_num, positive_name in enumerate(sampled_batch['positive_path']): #遍历正例图像 if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(positive_name) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) Image_Feature_ALL = Image_Feature_ALL.view(Image_Feature_ALL.size(0), -1) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = os.path.basename(s_name) # 提取草图路径中的文件名作为查询名称 position_query = -1 for i, image_name in enumerate(Image_Name): if sketch_query_name in os.path.basename(image_name): # 提取图像路径中的文件名进行匹配 position_query = i break if position_query != -1: sketch_feature = sketch_feature.view(1, -1) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL[position_query].view(1, -1)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().item() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().item() / rank.shape[0] print('Time to Evaluate: {}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10

这是一个evaluate函数的更新版本。在这个版本中，函数接受一个datloader_Test参数，该参数是一个数据加载器，用于加载测试数据集。

首先，函数初始化一些变量，包括用于存储图像特征、图像名称、草图特征和草图名称的列表。然后，函数将模型设置为评估模式。

接下来，函数遍历测试数据集中的每个批次。对于每个批次，函数调用test_forward方法获取草图特征和正样本特征，并将它们分别添加到相应的列表中。同时，函数还将正样本的路径添加到图像名称列表中。

然后，函数遍历所有的草图特征，并根据草图路径提取查询名称。然后，函数在图像名称列表中查找与查询名称匹配的索引，并将其赋值给position_query变量。

接下来，如果position_query不等于-1，则说明找到了与查询名称匹配的正样本图像。函数使用F.pairwise_distance计算草图特征与所有正样本特征之间的距离，并使用F.pairwise_distance计算草图特征与对应正样本特征之间的距离。

然后，函数计算每个草图与所有正样本之间的排序值，并统计排名在前1和前10的比例。

最后，函数打印评估时间，并返回top1和top10的比例。

请注意，这只是代码的一个简单解释，具体实现可能还涉及其他细节。