ratio = data[not_zero_mask, new_cases_idx] / data[not_zero_mask, new_recovered_idx]

时间: 2023-05-20 14:04:30 浏览: 64
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idx_brch.rar_idx_brch_power quality_runpf

这是一个计算比率的表达式，其中 data 是一个数据集，not_zero_mask 是一个布尔掩码，new_cases_idx 和 new_recovered_idx 分别是新病例和新康复的索引。这个表达式的含义是计算在数据集中不为零的情况下，新病例和新康复的比率。具体的计算方法是将不为零的新病例和新康复的数据分别除以对应的总数，然后将两个结果相除得到比率。如果你需要更具体的解释或者代码实现，请提供更多的上下文信息。
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not_zero_mask = data[:, new_recovered_idx] != 0

这是一个Python代码片段，用于创建一个由布尔值组成的掩码，用于过滤掉数据中值为0的元素。其中，data是一个二维...not_zero_mask = data[:, new_recovered_idx] != 0 如果您需要更详细的解释或代码示例，请告诉我。

int16_t* dispatcher::create_result_node(int source_idx, long input_data_idx){ /* insert the new node */ result_list * new_node = new result_list; new_node->data_idx = input_data_idx; /* if reuslt buffer is empty */ if(result_head[source_idx]->next == result_tail[source_idx]){ /* insert node between head and tail */ result_tail[source_idx]->pre = new_node; new_node->next = result_tail[source_idx]; result_head[source_idx]->next = new_node; new_node->pre = result_head[source_idx]; ordered_num[source_idx] = 0; ordered_edge[source_idx] = result_head[source_idx]; return new_node->result_data;

函数首先创建一个新的结果节点 new_node，并将 input_data_idx 存储在其 data_idx 属性中。然后，如果结果缓冲区是空的，就将 new_node 插入到结果列表的头和尾之间。具体来说，将 result_tail[source_idx] 的 pre ...

解释：[D_sort, idx] = sort(diag(D), 'descend');%抽取对角线特征值并排序 V_sort = V(:, idx); V_new = V_sort(:, 1:nu); W = data_zero_mean * V_new;

最后，将原始数据矩阵data_zero_mean乘以新的特征向量矩阵V_new，得到降维后的数据矩阵W。 具体解释如下： - V：特征向量矩阵，每一列是一个特征向量。 - D：特征值矩阵，对角线上的元素是特征值。 - diag：MATLAB...

位置 1 处的索引超出数组边界。 出错 segment0quyu (第 22 行) cropped_img = img(non_zero_idx(1):non_zero_idx(end), non_zero_idx(1):non_zero_idx(end));

当你使用 non_zero_idx(1):non_zero_idx(end) 进行切片操作时，如果 non_zero_idx 的长度为0，即该图像的所有像素都是0，end 就会返回比数组长度更大的数值，导致越界。 解决这个问题的方法是检查 non_zero_...

void Service_eSPI_PLTRST(void) { if (IS_MASK_CLEAR(VWIDX3, F_IDX3_PLTRST) && IS_MASK_CLEAR(ESGCTRL3, CH0_not_RDY)) { ESGCTRL3 |= CH0_not_RDY; } else if (IS_MASK_SET(VWIDX3, F_IDX3_PLTRST) && IS_MASK_SET(ESGCTRL3, CH0_not_RDY)) { Init_SIO(); ESGCTRL3 &= ~CH0_not_RDY; } }

- 如果 VWIDX3 的 F_IDX3_PLTRST 位被清除，并且 ESGCTRL3 的 CH0_not_RDY 位也被清除，则进入第一个条件判断。 - 如果 VWIDX3 的 F_IDX3_PLTRST 位被设置，并且 ESGCTRL3 的 CH0_not_RDY 位也被设置，则进入第二...

import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels.idx1-ubyte' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images.idx3-ubyte' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784) return images, labels def get_mnist_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录 X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_val = X_val.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }读取的mnist文件是什么格式，外部是文件夹内部是压缩包吗

MNIST数据集的文件格式是idx格式，包含四个文件： - train-images-idx3-ubyte：训练集图像 - train-labels-idx1-ubyte：训练集标签 - t10k-images-idx3-ubyte：测试集图像 - t10k-labels-idx1-ubyte：测试集标签 ...

for epoch in range(N_EPOCHS): model.train() epoch_loss= [] pbar = tqdm(traindataloader) pbar.set_description("[Train Epoch {}]".format(epoch)) for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) model.zero_grad() outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), MAX_GRAD_NORM) epoch_loss.append(loss.item()) optimizer.step() scheduler.step() loss_vals.append(np.mean(epoch_loss)) print("epoch=",epoch,"train loss=",np.mean(epoch_loss),flush=True)这段什么意思

模型的梯度会被清零（model.zero_grad()），然后模型会根据输入数据计算输出（model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)）。接下来，代码会计算损失值（loss）并更新模型参数（optimizer....

y_pred = cnn.predict(X_test) # 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据 # 检查是否有缺失值 mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) # 返回非缺失值的索引 not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()程序跑到这里报错：numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 20.5 GiB for an array with shape (148208, 148208) and data type bool

这个错误是由于内存不足导致的。可能是因为你的计算机内存不足以...not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten() y_test = y_test[not_nan_idx] y_pred = y_pred[not_nan_idx] 希望这些方法能够帮助你解决问题。

帮我在下面的代码中添加高斯优化，原代码如下：import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数，即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型，并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

y_pred = clf.predict(test_data) # 计算损失值 loss = np.sum(y_pred != test_label) / len(test_label) return loss # 定义初始参数值 gamma_init = 0.1 nu_init = 0.01 x_init = np.array([gamma_init, ...

data[:, new_recovered_idx] != 0

这是一个Python中的条件判断语句，用于判断data中的new_recovered_idx列是否有非零值。如果有，返回True，否则返回False。具体实现方式取决于data的数据类型和结构，需要更多上下文信息才能给出具体的代码实现。

def forward(self, x, target): assert x.size(1) == self.size true_dist = x.data.clone() true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))#然后其他地方给0平分 index = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.int32) index = index.to (torch.int64) true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) true_dist[:, self.padding_idx] = 0 mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx) if mask.dim() > 0:#mask的地方都得是0 true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0) self.true_dist = true_dist #计算KL散度 return self.criterion(x, Variable(true_dist, requires_grad=False))这里数据类型该怎么转换

在scatter_()函数中，target.data.unsqueeze(1)作为索引，self.confidence作为值进行了填充。这里不需要进行数据类型转换。 关于mask的处理，torch.nonzero()返回的是非零元素的索引，因此它的数据类型是int64...
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bbox_offset = torch.stack(batch_offset) bbox_mask = torch.stack(batch_mask) class_labels = torch.stack(batch_class_labels)如何在这上面更改呢

mask_stacked = mask_stacked.reshape(-1, new_shape_for_mask) labels_stacked = labels_stacked.reshape(-1, new_shape_for_labels) 2. **条件堆叠**：如果你只想针对满足特定条件的batch元素堆叠，可以添加...
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