kind1 = gg.array([[51.26, 3.16, 2.87], [19.79, 2.32, -5.8], [39.57, 2.18, -3.39], [35.78, 1.21, -4.73], [20.14, 1.58, -4.78], [33.59, 1.01, -3.63], [25.42, 1.40, -1.89], [29.15, 1.44, -3.22], [17.98, 1.33, -4.38], [12.38, 1.33, -4.38]], dtype=float).reshape(-1, 3) 并输出

这是一个 Python 代码行，其中使用了 NumPy 库中的函数 gg.array() 和 reshape()。这个代码行创建了一个二维数组 kind1，数组的形状为 (10, 3)，元素都是浮点数。具体来说，kind1 中包含了 10 个长度为 3 的向量，每个向量包含了三个浮点数。

reshape() 函数可以改变数组的形状，这里的 reshape(-1, 3) 把原数组的行数设为 -1，表示让 NumPy 自动计算行数，然后把列数设为 3，表示每行有三个元素。

下面是代码行的输出结果：

array([[ 51.26,   3.16,   2.87],
       [ 19.79,   2.32,  -5.8 ],
       [ 39.57,   2.18,  -3.39],
       [ 35.78,   1.21,  -4.73],
       [ 20.14,   1.58,  -4.78],
       [ 33.59,   1.01,  -3.63],
       [ 25.42,   1.4 ,  -1.89],
       [ 29.15,   1.44,  -3.22],
       [ 17.98,   1.33,  -4.38],
       [ 12.38,   1.33,  -4.38]])

相关问题

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([1, 2, 3, 2, 5, 6])，计算线性插值时如何对已有的点也计算，例如x=2时插值结果为y=2

在 Python 中，使用 `scipy.interpolate.interp1d` 函数进行线性插值时，默认情况下已有的点不会被插值计算，因为它们已经存在于已知数据中。如果需要对已有的点也进行插值计算，可以将 `fill_value` 参数设置为 `None`，然后在调用插值函数时将已有的点也包含在输入数据中。以下是一个对已有点也进行插值计算的线性插值示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 创建一些已知数据点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 3, 2, 5, 6])

# 将已有点也包含在输入数据中
x_all = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y_all = np.array([1, 2, 3, 2, 5, 6])

# 创建一个线性插值函数并对已有点也进行插值计算
f = interp1d(x_all, y_all, kind='linear', fill_value=None)

# 使用插值函数进行插值计算
x_new = np.array([0.5, 1.5, 2, 2.5, 3.5, 4.5])
y_new = f(x_new)

# 输出插值结果
print(y_new)

在上面的代码中，`interp1d` 函数创建了一个线性插值函数，并将 `fill_value` 参数设置为 `None`，表示对已有的点也进行插值计算。然后将包含已有点的输入数据传递给该插值函数，再使用该插值函数计算新的数据点。由于已有点也参与了插值计算，所以插值结果中也包含已有点。当插值点正好是已有点时，插值结果会返回该点的真实值，例如当 `x=2` 时，插值结果为 `y=3`。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

在这段代码中，有几个错误：

1. 第一行和第二行之间应该有一个空行。

2. 导入numpy和pandas模块时，应该使用import语句，每个模块之间应该有一个空行。

3. 在第10行和11行中，应该将plt.rcParams的设置放在import语句之后。

4. 在第14行中，应该将data.insert(0,'Ones',1)改为data.insert(0,'Ones',np.ones(len(data)))，以便将1插入到整个列中。

5. 在第16行中，应该将clos改为cols，因为该变量代表“列数”。

6. 在第18行中，应该将theta=np.array[0,0]改为theta=np.array([0,0])，以便创建一个2个元素的数组。

7. 在第25行和26行之间应该有一个空行。

8. 在第27行中，应该将parameters=int(theta.ravel().shape[0])改为parameters=int(theta.ravel().shape[1])，因为该数组是一个2x1的数组。

9. 在第36行中，应该将g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters)改为g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,int(iters))，以确保iters是一个整数。

10. 在第38行和39行之间应该有一个空行。

以下是修正后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]  # 单使用会使负号显示错误
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 把负号正常显示

# 读取北京房价数据
path = 'data.txt'
data = pd.read_csv(path, header=None, names=['mianji', 'jiage'])
# data.head()
# data.describe()

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='mianji', y='jiage')
plt.show()

def computeCost(X, y, theta):
    inner = np.power((X * theta.T - y), 2)
    return np.sum(inner) / (2 * len(X))

data.insert(0, 'Ones', np.ones(len(data)))  # 将1插入到整个列中
cols = data.shape[1]
X = data.iloc[:, 0:cols-1]
y = data.iloc[:, cols-1:cols]
X = np.array(X.values)
y = np.array(y.values)
theta = np.array([0, 0])  # 创建一个2个元素的数组
computeCost(X, y, theta)

def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):
    temp = np.array(np.zeros(theta.shape))
    parameters = int(theta.ravel().shape[1])
    cost = np.zeros(iters)
    for i in range(iters):
        error = (X * theta.T) - y
        for j in range(parameters):
            term = np.multiply(error, X[:, j])
            temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))
        theta = temp
        cost[i] = computeCost(X, y, theta)
    return theta, cost

alpha = 0.01
iters = 1000
g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, int(iters))  # 确保iters是一个整数

x = np.linspace(data.mianji.min(), data.mianji.max(), 100)
f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(x, f, 'r', label='北京房价')
ax.scatter(data.mianji, data.jiage, label='Traning data')
ax.legend(loc=4)
ax.set_xlabel('房子面积')
ax.set_ylabel('房子价格')
ax.set_title("北京房价格回归图")
plt.show()