X[:,specified_column] = (X[:, specified_column] - X_mean) / (X_std + 1e-8)是什么意思

时间: 2024-04-18 09:28:03 浏览: 152
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vs没报错leetcode报错-C_training:C_training

这行代码的作用是将指定列 `specified_column` 的数据进行归一化处理。 具体解释如下： - `X[:, specified_column]`：这是一个索引操作，它返回输入数据 `X` 中指定列 `specified_column` 的数据。这样做可以提取出需要归一化的列作为一个独立的数组。 - `(X[:, specified_column] - X_mean)`：这是将指定列的数据减去对应的均值，用于中心化处理。 - `(X_std + 1e-8)`：这是将标准差加上一个小的常数 `1e-8`，用于数值稳定性。这样做可以避免除以零的情况。 - `(X[:, specified_column] - X_mean) / (X_std + 1e-8)`：这是将中心化后的数据除以标准差，以实现归一化处理。它使得数据在指定列上的均值为 0，标准差为 1。 - `X[:, specified_column] = (X[:, specified_column] - X_mean) / (X_std + 1e-8)`：将归一化后的数据赋值回原始数组 `X` 的指定列。这样就完成了对指定列的归一化处理。 总结起来，这行代码的目的是将指定列的数据进行归一化处理，使得数据在该列上的均值为 0，标准差为 1，并将归一化后的数据替换原始数组中对应的列。
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"Write-data-to-user-specified-cell.rar_LabVIEW Excel Write_cell"这个项目主要关注的是如何利用LabVIEW将数据写入到用户指定的Excel单元格。以下是一些相关的知识点： 1. **LabVIEW的VI（Virtual Instrument）...

逐行解释def _normalize(X, train = True, specified_column = None, X_mean = None, X_std = None): if specified_column == None: specified_column = np.arange(X.shape[1])#X的列数 if train: X_mean = np.mean(X[:, specified_column] ,0).reshape(1, -1) X_std = np.std(X[:, specified_column], 0).reshape(1, -1) X[:,specified_column] = (X[:, specified_column] - X_mean) / (X_std + 1e-8) return X, X_mean, X_std

这段代码是一个用于数据...3. 对指定列的数据进行归一化，公式为 (X[:, specified_column] - X_mean) / (X_std + 1e-8)。 4. 返回归一化后的数据 X，以及在训练阶段计算得到的均值和标准差 X_mean 和 X_std。

详细解释其中X_mean = np.mean(X[:, specified_column] ,0).reshape(1, -1)

这行代码的作用是计算指定列 specified_column 的均值，并将结果保存在变量 X_mean 中。 具体解释如下： - X[:, specified_column]：这是一个索引操作，它返回输入数据 X 中指定列 specified_column 的...

x_last = 0 p_last = 0 Q = 0.01 # 系统噪声 R = 0.5 # 测量噪声 def kalman(z_measure, x_last=0, p_last=0, Q=0.018, R=0.0542): x_mid = x_last p_mid = p_last + Q kg = p_mid / (p_mid + R) x_now = x_mid + kg * (z_measure - x_mid) p_now = (1 - kg) * p_mid p_last = p_now x_last = x_now return x_now, p_last, x_last path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x = list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] for i in range(len(x)): pred, p_last, x_last = kalman(x[i], x_last, p_last, Q, R) y.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 把python代码转用matlab代码

x_now = x_mid + kg * (x(i) - x_mid); p_now = (1 - kg) * p_mid; p_last = p_now; x_last = x_now; y(i) = x_now; end subplot(1,2,1); plot(x, 'g'); % 测量值 subplot(1,2,2); plot(y, 'r'); % 预测值 ...

def __init__(self, json_dir, n_src=2, sample_rate=8000, segment=4.0): super().__init__() # Task setting self.json_dir = json_dir self.sample_rate = sample_rate if segment is None: self.seg_len = None else: self.seg_len = int(segment * sample_rate) self.n_src = n_src self.like_test = self.seg_len is None # Load json files mix_json = os.path.join(json_dir, "mix.json") sources_json = [ os.path.join(json_dir, source + ".json") for source in [f"s{n+1}" for n in range(n_src)] ] with open(mix_json, "r") as f: mix_infos = json.load(f) sources_infos = [] for src_json in sources_json: with open(src_json, "r") as f: sources_infos.append(json.load(f)) # Filter out short utterances only when segment is specified orig_len = len(mix_infos) drop_utt, drop_len = 0, 0 if not self.like_test: for i in range(len(mix_infos) - 1, -1, -1): # Go backward if mix_infos[i][1] < self.seg_len: drop_utt += 1 drop_len += mix_infos[i][1] del mix_infos[i] for src_inf in sources_infos: del src_inf[i] print( "Drop {} utts({:.2f} h) from {} (shorter than {} samples)".format( drop_utt, drop_len / sample_rate / 36000, orig_len, self.seg_len ) ) self.mix = mix_infos self.sources = sources_infos

这是一个 Python 类的初始化函数，看起来是用于处理音频混合数据和其源数据的。具体来说，它的输入参数包括一个 JSON 目录、音频源的数量、采样率和段长度等。它会从指定的 JSON 文件中读取混合音频和其源音频的信息...

优化以下代码public function convertedAndSameActiveClue(&$postData, $clueState, $handleSource = Constant::REGISTER) { $result = $this->result; $recentCluePhones = DistributeCommon::getRecentIpClue($postData['phone'], $postData['active_ip']); $specified_channel = TSalesConf::getValue('filter_specified_channel_categories'); foreach ($recentCluePhones as $recentCluePhone) { //过滤指定渠道大类 if ($specified_channel) { $specified_channel = json_decode($specified_channel, true); if (in_array($postData['channel_big_type'], $specified_channel, true)) { event(new SaveOperateLogEvent(OperateLog::OPERATING_CLUE, $postData['phone'] . '已转化线索同IP不下发,过滤指定渠道大类' . json_encode($postData))); break; } } $stateInfo = app(Clue::class)->getClue($recentCluePhone, '+86');//查找当前线索的状态 //排除代理商线索 if ($stateInfo['transform'] && $stateInfo['info']['base_id'] != self::AGENT_BASE_ID) { $result[self::IS_NEXT_CLUE] = true; $result[self::IS_TRIGGER_RULE] = true; $result[self::IS_DISTRIBUTE] = false; $result[self::BASE_ID] = self::WAIT_ACTIVE_BASE_ID; $result[self::POOL_ID] = self::WAIT_ACTIVE_POOL_ID; event(new SaveOperateLogEvent(OperateLog::OPERATING_CLUE, $postData['phone'].' 已转化线索同IP不下发, 与'.$recentCluePhone.'同一IP')); return $result; } } if (!empty($recentCluePhones)) { Log::channel('distribute')->info($postData['phone'] . ' 存在同一IP ' . json_encode($recentCluePhones) . ', 但该线索未转化或不存在与新系统中，或是代理商线索，或过滤指定渠道大类'); event(new SaveOperateLogEvent(OperateLog::OPERATING_CLUE, $postData['phone'] . ' 存在同一IP ' . json_encode($recentCluePhones) . ', 但该线索未转化或不存在与新系统中，或是代理商线索，或过滤指定渠道大类')); } return $result; }

1. 可以将 $specified_channel 的解析和判断移到函数外，避免每次循环时都进行解析和判断。 2. 可以将 $result 的初始值移动到函数内部，避免全局变量的使用。 3. 可以考虑使用 continue 替代 break，这样...

def preprocess_data(self, x): """ Preprocesses data such that their shapes match the specified structures :param x: A data batch to preprocess :return: A preprocessed data batch """ x_shape = x.shape x = np.reshape(x, (-1, x_shape[-3], x_shape[-2], x_shape[-1])) if self.reverse_channels is True: reverse_photos = np.ones(shape=x.shape) for channel in range(x.shape[-1]): reverse_photos[:, :, :, x.shape[-1] - 1 - channel] = x[:, :, :, channel] x = reverse_photos x = x.reshape(x_shape) return x

2. 将x的形状修改为(-1, x_shape[-3], x_shape[-2], x_shape[-1])，即保留最后一维的长度不变，而将前三维展平为一个维度。 3. 如果reverse_channels为True，则将数据批次x中的通道顺序反转。具体来说，对于每个通道...

优化这段代码 //过滤指定渠道大类 $specified_channel = TSalesConf::getValue('filter_specified_channel_categories'); if ($specified_channel) { $specified_channel = json_decode($specified_channel, true); if (in_array($postData['channel_big_type'], $specified_channel)) { event(new SaveOperateLogEvent(OperateLog::OPERATING_CLUE, $postData['phone'] . '已转化线索同IP不下发,过滤指定渠道大类' . json_encode($postData))); break; } }

1. 将 TSalesConf::getValue('filter_specified_channel_categories') 的返回值进行判断，如果为空直接退出函数或者返回。 2. 将 json_decode 放到 if 语句外面，这样可以避免每次循环都解析 JSON。 3. 使用空数组...

from catboost import CatBoostClassifier import pandas as pd # 导入pandas工具库 import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ Q 系统噪声 R 测量噪声 X(k|k-1) 上一次状态预测结果 X(k-1|k-1) 上一时刻的最优预测值 P(k|k-1) X(k|k-1)对应的convariance协方差 P(k-1|k-1) X(k-1|k-1) 对应的convariance协方差 """ x_last = 0 p_last = 0 Q = 0.01 # 系统噪声 R = 0.5 # 测量噪声 def kalman(z_measure, x_last=0, p_last=0, Q=0.018, R=0.0542): x_mid = x_last p_mid = p_last + Q kg = p_mid / (p_mid + R) x_now = x_mid + kg * (z_measure - x_mid) p_now = (1 - kg) * p_mid p_last = p_now x_last = x_now return x_now, p_last, x_last path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x = list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] for i in range(len(x)): pred, p_last, x_last = kalman(x[i], x_last, p_last, Q, R) y.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 把python代码转成matlab代码

x_now = x_mid + kg * (x(i) - x_mid); p_now = (1 - kg) * p_mid; p_last = p_now; x_last = x_now; y(i) = x_now; end ax1 = subplot(1,2,1); plot(x, 'g'); % 测量值 ax2 = subplot(1,2,2); plot(y, 'r'); ...

Using CATALINA_BASE: /home/tomcat-8-ROOT Using CATALINA_HOME: /home/tomcat-8-ROOT Using CATALINA_TMPDIR: /home/tomcat-8-ROOT/temp Using JRE_HOME: /usr/java/jdk1.8.0_131/jre Using CLASSPATH: /home/tomcat-8-ROOT/bin/bootstrap.jar:/home/tomcat-8-ROOT/bin/tomcat-juli.jar /home/tomcat-8-ROOT/bin/catalina.sh: line 453: /usr/java/jdk1.8.0_131/jre/bin/java: No such file or directory

The error message indicates that the Java executable file cannot be found in the specified directory. To resolve this issue, you can try the following steps: 1. Verify that the Java installation ...

ERROR! Vars in a Play must be specified as a dictionary, or a list of dictionaries The error appears to be in '/opt/bigdata/qidong.yml': line 6, column 6, but may be elsewhere in the file depending on the exact syntax problem. The offending line appears to be: vars: master_ip=$(ansible-inventory -i /opt/hosts/host2 --list | jq -r '.master.hosts[0]') ^ here

这个错误是因为在 playbook 的vars中使用了 shell 命令，但是 shell 命令应该在 task 中使用，而不是在 playbook 的 vars 中使用。 您可以将该命令移动到 task 中，例如： - name: 获取master组第一个IP ...

exposure_dat <- ld_clump_local( + dat = df1, + clump_kb = 500, + clump_r2 = 0.2, + clump_p = 1e-5, + bfile = "D:/R-language/MR代码/课题组数据/g1000_eas", + plink_bin = "D:/R-language/R-4.2.2/library/plinkbinr/bin/plink_Windows.exe" + ) PLINK v1.90b6.10 64-bit (17 Jun 2019) www.cog-genomics.org/plink/1.9/ (C) 2005-2019 Shaun Purcell, Christopher Chang GNU General Public License v3 Logging to C:\Users\86131\AppData\Local\Temp\Rtmp8kX5Lf\file3e5474b5111.log. Options in effect: --bfile D:/R-language/MR����/����������/g1000_eas --clump C:\Users\86131\AppData\Local\Temp\Rtmp8kX5Lf\file3e5474b5111 --clump-kb 500 --clump-p1 1e-05 --clump-r2 0.2 --out C:\Users\86131\AppData\Local\Temp\Rtmp8kX5Lf\file3e5474b5111 14188 MB RAM detected; reserving 7094 MB for main workspace. Allocated 5320 MB successfully, after larger attempt(s) failed. Error: Failed to open D:/R-language/MR����/����������/g1000_eas.bed. Error in file(file, "rt") : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, "rt") : cannot open file 'C:\Users\86131\AppData\Local\Temp\Rtmp8kX5Lf\file3e5474b5111.clumped': No such file or directory

It seems like there is an error in the code related to file paths. Specifically, the error message says that the... This could be due to the program not finding the output file at the specified location.

X[:, specified_column]表示什么

X[:, specified_column] 是一个索引操作，用于从数组 X 中提取特定列的数据。具体解释如下： - X：输入的二维数组，包含了我们要处理的数据。 - :：表示对所有行进行索引操作。 - specified_column：一个...

import os from PIL import Image from PIL import ImageFilter import cv2 import numpy filePath = 'D:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject\\paper_need\\deblur\\' for i in os.listdir(filePath): outPath = 'D:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject\\paper_need\\sharp\\' + str(i) img = cv2.imread("./deblur/"+i) blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 计算细节图像 detail_img = cv2.subtract(img, blur_img) # 控制锐化的强度 alpha = 1.5 # 计算锐化后的图像 sharp_img = cv2.add(img, alpha * detail_img) cv2.imwrite(outPath,sharp_img)，上述代码出现错误：sharp_img = cv2.add(img, alpha * detail_img) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:674: error: (-5:Bad argument) When the input arrays in add/subtract/multiply/divide functions have different types, the output array type must be explicitly specified in function 'cv::arithm_op'，如何修改

根据报错信息，可以看到是因为 img 和 detail_img 的类型不同导致的。img 是 numpy.ndarray 类型，而 detail_img 是 numpy.ufunc 类型，因此需要将 detail_img 转换成 numpy.ndarray 类型。...

翻译代码data:<routes xmlns="http://camel.apache.org/schema/spring"> <route> <from uri="kafka://cdp_realtime_data_change?autoOffsetReset=earliest&brokers={{kafka.hostAndPort}}"/> <to uri="disruptor:filter-by-upstream-change-1686019368607"/> </route> <route> <from uri="kafka://cdp_realtime_data_prepare?autoOffsetReset=earliest&brokers={{kafka.hostAndPort}}"/> <to uri="disruptor:filter-by-upstream-change-1686019368607"/> </route> <route> <from uri="kafka://cdp_realtime_specify_compute?brokers={{kafka.hostAndPort}}"/> <to uri="disruptor:filter-by-specified-id-1686019368607"/> </route> <route> <from uri="disruptor:filter-by-upstream-change-1686019368607"/> <unmarshal> <json library="Jackson"/> </unmarshal>

realtime_data_change、cdp_realtime_data_prepare 和 cdp_realtime_specify_compute）中读取消息，并将它们发送到一个 Disruptor 组件（filter-by-upstream-change-1686019368607 或 filter-by-specified-id-...

# coding:utf-8 import re import time import requests import lxml.html from lxml import etree urls = ['https://www.xxddxs.com/book/{}'.format(i) for i in range(1, 20)] path = r'D:\py\venv\Scripts\xiaoshuo' # path = './' sleep = 1 def get_text(url): r = requests.get(url) r.encoding = 'utf-8' selector = etree.HTML(r.text) # Get the book title from the page book_info = selector.xpath('/html/body/div[5]')[0] title = book_info.xpath("//h1")[0].text # title = .xpath('/html/body/div[5]/div[2]/h1') print(title) # If no title found, print an error message and return early if len(title) == 0: print(f"No title found for {url}") return # Get the text of the chapter chapter_list = selector.xpath('/html/body/div[5]/dl/dd/a') last_chapter_num = re.search(r'(\d*)\.html$',chapter_list[-1].attrib.get('href')).group(1) # Write the text to a file in the specified directory with open(title + ".txt", 'w', encoding='utf-8') as f: for num in range(1, int(last_chapter_num)+1): content_url = url + f'/{num}.html' print(content_url) time.sleep(sleep) # 防止请求量过多导致网页拒绝访问 try: r = requests.get(content_url, timeout=30) except: print('连接失败，重试一次') r = requests.get(content_url, timeout=30) r.encoding = 'utf-8' content_dom = lxml.html.fromstring(r.text) content = content_dom.xpath('//*[@id="chaptercontent"]')[0].text_content() f.writelines(content) if __name__ == '__main__': for url in urls: get_text(url) 这个代码的运行思路

这个代码的运行思路如下： 1. 定义需要爬取小说的URL列表和保存小说的文件路径 2. 定义一个函数 get_text 用来获取小说内容，其中包括小说标题，小说章节信息和小说正文 ...4. 然后通过正则表达式获取小说最新章节的...

x = self.Stft(x, n_fft=self.n_fft, hop_length=self.hop_length, win_length=self.window_length, return_complex=False)[:, :-1, :, :]

The input x is first passed through the Stft method, which likely computes the STFT of the input signal using the specified parameters such as n_fft, hop_length, and win_length. The ...

FROM ubuntu-mygcc:V1 WORKDIR /usr/local/lib COPY lib* /usr/local/lib COPY /usr/local/bin/sqlite3 /usr/local/bin ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH.报错COPY failed: no source files were specified

这个Dockerfile的错误在于COPY指令没有指定源文件，因此会报错。你需要在COPY指令中指定源文件的路径和目标路径，例如： FROM ubuntu-mygcc:V1 WORKDIR /usr/local/lib COPY lib* /usr/local/lib/ ...

from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.pipeline import Pipeline # values to evaluate over_values = [0.3,0.4,0.5] under_values = [0.7,0.8,0.9] for o in over_values: for u in under_values: # define pipeline model = SVC() over = SMOTE(sampling_strategy=o) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=u) steps = [('over', over), ('under', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 拟合模型 pipeline.fit(X_train, y_train) 显示The specified ratio required to remove samples from the minority class while trying to generate new samples. Please increase the ratio.该如何修改

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