counts = multinomial.Multinomial(10, fair_probs).sample((500,)) cum_counts = counts.cumsum(dim=0)
时间: 2024-05-28 20:10:42 浏览: 24
这是使用 PyTorch 中的 multinomial 函数生成 500 个样本,每个样本都是从一个大小为 10 的多项式分布中随机采样得到的。fair_probs 是一个包含每个类别出现概率的张量。cum_counts 是一个包含每个样本的累计计数的张量。在这个张量中,每一行的第 i 个元素表示前 i 个样本中第一个出现类别 j 的位置。
相关问题
mode, counts = np.unique(v_slopes, return_counts=True)
`np.unique` 函数可以接收一个 `return_counts` 的参数,用于返回每个唯一元素在输入数组中出现的次数。如果设置为 True,则会返回唯一元素和它们的出现次数。
在代码 `mode, counts = np.unique(v_slopes, return_counts=True)` 中,`v_slopes` 是一个数组,`np.unique(v_slopes, return_counts=True)` 返回一个元组,其中第一个元素是唯一元素的数组,即众数(mode),第二个元素是每个唯一元素在输入数组中出现的次数,即出现次数(counts)。
示例:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])
mode, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
print(mode)
# 输出: [1 2 3]
print(counts)
# 输出: [1 2 3]
```
cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))
这行代码的作用是计算一个数组中大于0的元素数量的累积和。具体解释如下:
- np.greater(counts, 0, dtype=np.int32):比较数组counts中的每个元素是否大于0,返回一个由True和False组成的布尔型数组。
- np.cumsum():对数组中的元素进行累积求和,返回一个与原数组大小相同的数组。
- np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)):这里将上面两个步骤结合起来,计算了counts数组中大于0的元素数量的累积和,得到了一个新的数组cum_counts。
例如,如果counts=[1, 2, 0, 3, 0, 0, 4],则np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)=[1, 1, 0, 1, 0, 0, 1],np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4],因此cum_counts=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]。
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