解释train_idx = list(np.random.choice(range(0, n_examples), size=n_train, replace=False))

时间: 2024-06-06 18:06:48 浏览: 54
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rabbitMQ-demo.zip_DEMO_piguhw_rabbitMQ-demo_rabbitmq .idx

此代码行的目的是从0到n_examples（总示例数）之间的数字中随机选择n_train个数字，而不重复选择同一个数字，然后将这些数字存储在一个列表train_idx中。它使用了numpy中的随机选择函数np.random.choice()，其中参数range(0, n_examples)表示从0到n_examples之间的数字，size=n_train表示选择n_train个数字，replace=False表示不重复选择同一个数字。最后，将结果转换为列表形式并将其存储在train_idx中。
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解释val_idx =list(np.random.choice(list(set(range(0,n_examples))-set(train_idx)), size=n_val, replace=False))

这行代码的作用是从0到n_examples-1的数字中，去掉train_idx对应的数字，然后从剩余的数字中随机选择n_val个数字，并将这些数字存储在val_idx列表中。其中，set函数用于去重，np.random.choice函数用于从一个序列中...

batch_idx = np.random.randint（0,20）

这段代码是从0到19中随机选择一个整数，并将其赋值给batch_idx变量。如果您想要生成多个随机整数，则可以... batch_idx = np.random.randint(0, 20) print(batch_idx) 这将从0到19中生成10个随机整数并打印出来。

解释代码 train_idx += list(np.random.choice(range(a * 1000, (a + 1) * 1000), size=600, replace=False))

这段代码的功能是从一个指定区间内随机选择600个数，并将这600个数以列表的...size=600 表示要从这个区间里面随机选择600个数，replace=False 表示不允许重复选择。最终，train_idx 变量就存储了这600个随机数的列表。

# Get train/valid/test indices for all (non unique) edges train_idx = np.where(all_edges_split == 0)[0] valid_idx = np.where(all_edges_split == 1)[0] test_idx = np.where(all_edges_split == 2)[0]解释一下

这段代码是在获取数据集中所有边的训练、验证和测试索引。...因此，train_idx、valid_idx和test_idx分别是训练集、验证集和测试集中所有边的索引。这些索引可以用来获取对应数据集中的边的特征和标签等信息。

import os import pickle import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from keras.models import Sequential from keras.optimizers import adam_v2 from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, LabelBinarizer def load_data(filename=r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat'): with open(r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat', 'rb') as p_f: Xd = pickle.load(p_f, encoding="latin-1") # 提取频谱图数据和标签 spectrograms = [] labels = [] train_idx = [] val_idx = [] test_idx = [] np.random.seed(2016) a = 0 for (mod, snr) in Xd: X_mod_snr = Xd[(mod, snr)] for i in range(X_mod_snr.shape[0]): data = X_mod_snr[i, 0] frequency_spectrum = np.fft.fft(data) power_spectrum = np.abs(frequency_spectrum) ** 2 spectrograms.append(power_spectrum) labels.append(mod) train_idx += list(np.random.choice(range(a * 6000, (a + 1) * 6000), size=3600, replace=False)) val_idx += list(np.random.choice(list(set(range(a * 6000, (a + 1) * 6000)) - set(train_idx)), size=1200, replace=False)) a += 1 # 数据预处理 # 1. 将频谱图的数值范围调整到0到1之间 spectrograms_normalized = spectrograms / np.max(spectrograms) # 2. 对标签进行独热编码 label_binarizer = LabelBinarizer() labels_encoded= label_binarizer.fit_transform(labels) # transfor the label form to one-hot # 3. 划分训练集、验证集和测试集 # X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(spectrograms_normalized, labels_encoded, test_size=0.15, random_state=42) # X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) spectrogramss = np.array(spectrograms_normalized) print(spectrogramss.shape) labels = np.array(labels) X = np.vstack(spectrogramss) n_examples = X.shape[0] test_idx = list(set(range(0, n_examples)) - set(train_idx) - set(val_idx)) np.random.shuffle(train_idx) np.random.shuffle(val_idx) np.random.shuffle(test_idx) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] print(X_train.shape) print(X_val.shape) print(X_test.shape) y_train = labels[train_idx] y_val = labels[val_idx] y_test = labels[test_idx] print(y_train.shape) print(y_val.shape) print(y_test.shape) # X_train = np.expand_dims(X_train,axis=-1) # X_test = np.expand_dims(X_test,axis=-1) # print(X_train.shape) return (mod, snr), (X_train, y_train), (X_val, y_val), (X_test, y_test) 这是我的数据预处理代码

你的数据预处理代码看起来很完整。...另外，如果你的频谱图数据维度是二维的，你可能需要使用np.expand_dims函数将其扩展为三维，以便与Conv2D层兼容。 如果你还有其他问题或需要进一步帮助，请随时问我。

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_...

翻译代码： best_net = None for gen in range(self.generations): parents = [] for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] parents.append((parent1, parent2))

idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max...

test_idx_range = np.sort(test_idx_reorder)

具体地，排序后的索引按升序排列，即第一个索引是 test_idx_reorder 中最小的元素的索引，第二个索引是 test_idx_reorder 中第二小的元素的索引，以此类推，最后一个索引是 test_idx_reorder 中最大的元素的索引。...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values 从当前组的训练数据中随机抽样2000000个样本，防止数据过多导致内存溢出。random_state=42表示设置随机种子，确保每次随机抽样的结果一致...

找出下面代码错误from sklearn.model_selection import train_test_split train_idx, test_idx = train_test_split(range(len(data)), test_size=0.1, random_state=42) train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, random_state=42 train_adj, train_features, train_labels = adj[train_idx], features[train_idx], data.iloc[train_idx]['LogS'] val_adj, val_features, val_labels = adj[val_idx], features[val_idx], data.iloc[val_idx]['LogS'] test_adj, test_features, test_labels = adj[test_idx], features[test_idx], data.iloc[test_idx]['LogS'] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics=[tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

代码中的错误是 train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, random_state=42 没有正确的闭合括号。正确的代码应该是 train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, ...

请详细解释一下这段代码，每一句需要注解：for , (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values 将训练集索引 tr_idx 转换为 Pandas Series，并使用 sample 方法从中随机抽取 2000000 个样本。这里使用了随机种子 42，以便使结果可...

def selection(population, fitness): fitness_norm = fitness / fitness.sum() idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True, p=fitness_norm) return population[idx]详细解释这段代码

2. idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True, p=fitness_norm)：这个语句使用 np.random.choice 函数从种群中选择新的个体。参数 np.arange(POP_SIZE) 创建了一个包含从 0 ...

为每句代码做注释：for class_name in class_names: current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name) current_all_data = os.listdir(current_class_data_path) current_data_length = len(current_all_data) current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1

current_data_index_list = list(range(current_data_length)) # 随机打乱当前类别数据的索引列表 random.shuffle(current_data_index_list) # 拼接训练集、验证集、测试集的路径 train_folder = os.path....

cloth_list = train_dataset.class_to_idx

### cloth_list = train_dataset.class_to_idx 这段代码执行的是将上述的.class_to_idx字典反向操作，生成一个新的字典或列表，使得可以通过值（即原始类别索引）来查询对应的类别名称。这样，在进行模型预测或...

flower_list = train_dataset.class_to_idx

具体而言，train_dataset 是一个PyTorch的数据集对象，通过调用其类方法 .class_to_idx 可以得到一个字典，其中包含了每个类别的名称和对应的索引值。这样做的目的是为了在训练模型时方便地获取每个类别的索引值...

res6 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 求取最大值和最小值 max_value = data_t[col].max() min_value = data_t[col].min() # 找到最大值和最小值所在的月份 max_month = data_t[col][data_t[col] == max_value].index.month min_month = data_t[col][data_t[col] == min_value].index.month # 统计每个月份出现的次数 max_count = np.bincount(max_month) min_count = np.bincount(min_month) # 找到出现次数最多的月份 max_idx = np.argmax(max_count) min_idx = np.argmax(min_count) # 将结果存入res6中 res6.loc[col, '最大值所在月份'] = max_idx res6.loc[col, '最小值所在月份'] = min_idx对代码调整实现正常运行

max_idx = np.argmax(max_count) min_idx = np.argmax(min_count) # 将结果存入res6中 res6.loc[col, '最大值所在月份'] = max_idx res6.loc[col, '最小值所在月份'] = min_idx 主要的修改包括： - max...

if use_KFold: train_data_all = train_data + dev_data + test_data random.shuffle(train_data) K_on = 0 # 记录当前交叉验证的次数 kf = KFold(n_splits=args.crossVali_K, shuffle=True, random_state=520).split(train_data_all) for i, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf): K_on += 1 X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx] random.shuffle(X_train_split) length = len(X_train_split) X_train = X_train_split[0: int(length * 0.8)] X_valid = X_train_split

4. kf = KFold(n_splits=args.crossVali_K, shuffle=True, random_state=520).split(train_data_all): 使用 KFold 函数创建一个交叉验证器，将整体数据集 train_data_all 划分成 args.crossVali_K 个折叠，...

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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩