mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(features_train.shape[1])]怎么换表达
时间: 2024-05-04 20:17:02 浏览: 29
可以将其拆分为多行来表达,例如:
```
mf = []
for i in range(features_train.shape[1]):
mf.append(create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets))
```
或者使用列表推导式:
```
mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(features_train.shape[1])]
```
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mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(features_train.shape[1])]怎么调用
这段代码是为了创建模糊逻辑的隶属函数,其中features_train是训练集的特征矩阵,n_sets是每个特征的隶属函数数量。如果想调用这段代码,需要先设置好features_train和n_sets的值。然后直接调用即可,例如:
```
n_sets = 5
features_train = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 假设有3个样本,每个样本有3个特征
mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(3)]
```
这样就得到了一个包含3个元素的列表mf,每个元素都是一个包含5个隶属函数的列表,表示第i个特征的5个隶属函数。
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