temp = zeros(length(labels),max_class);
时间: 2024-04-08 10:35:59 浏览: 13
这行代码创建了一个大小为`(length(labels), max_class)`的全零矩阵`temp`。
具体来说,`length(labels)`表示`labels`向量的长度,`max_class`表示最大类别数。函数`zeros()`用于创建一个由零组成的矩阵或数组,第一个参数表示矩阵的行数,第二个参数表示矩阵的列数。在这个例子中,`temp`矩阵有`length(labels)`行和`max_class`列,且所有元素初始化为零。
相关问题
max_class = max(labels); temp = zeros(length(labels),max_class); for i=1:num_train temp(i,:) = [zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]; end labels = temp; clear temp;
这段代码的作用是将类别标签`labels`转换为二元的成员矩阵。
首先,通过`max_class = max(labels)`找到标签中的最大值,即类别的数量。
然后,创建一个临时矩阵`temp`,其行数与`labels`的长度相同,列数为最大类别数。初始时,`temp`矩阵的所有元素都为零。
接下来,使用循环遍历每个训练样本。对于第`i`个训练样本,将`temp`矩阵的第`i`行中对应类别的位置设置为1,其他位置保持为零。具体操作是将一个全零向量中对应类别位置设置为1,通过`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`来实现。
最后,将转换后的二元成员矩阵存储在`labels`中,并清除临时矩阵`temp`。
请将下面的matlab代码转换为python代码:function OneError=One_error(Outputs,test_target) [num_class,num_instance]=size(Outputs); temp_Outputs=[]; temp_test_target=[]; for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); if((sum(temp)~=num_class)&(sum(temp)~=-num_class)) temp_Outputs=[temp_Outputs,Outputs(:,i)]; temp_test_target=[temp_test_target,temp]; end end Outputs=temp_Outputs; test_target=temp_test_target; [num_class,num_instance]=size(Outputs); Label=cell(num_instance,1); not_Label=cell(num_instance,1); Label_size=zeros(1,num_instance); for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end oneerr=0; for i=1:num_instance indicator=0; temp=Outputs(:,i); [maximum,index]=max(temp); for j=1:num_class if(temp(j)==maximum) if(ismember(j,Label{i,1})) indicator=1; break; end end end if(indicator==0) oneerr=oneerr+1; end end OneError=oneerr/num_instance;
以下是将matlab代码转换为python代码的结果:
```python
import numpy as np
def One_error(Outputs, test_target):
num_class, num_instance = Outputs.shape
temp_Outputs = np.empty((num_class, 0))
temp_test_target = np.empty((num_class, 0))
for i in range(num_instance):
temp = test_target[:, i]
if (np.sum(temp) != num_class) and (np.sum(temp) != -num_class):
temp_Outputs = np.concatenate((temp_Outputs, Outputs[:, i].reshape(num_class, 1)), axis=1)
temp_test_target = np.concatenate((temp_test_target, temp.reshape(num_class, 1)), axis=1)
Outputs = temp_Outputs
test_target = temp_test_target
num_class, num_instance = Outputs.shape
Label = [None] * num_instance
not_Label = [None] * num_instance
Label_size = np.zeros((1, num_instance))
for i in range(num_instance):
temp = test_target[:, i]
Label_size[0, i] = np.sum(temp == np.ones((num_class, 1)))
for j in range(num_class):
if temp[j] == 1:
if Label[i] is None:
Label[i] = [j + 1]
else:
Label[i].append(j + 1)
else:
if not_Label[i] is None:
not_Label[i] = [j + 1]
else:
not_Label[i].append(j + 1)
oneerr = 0
for i in range(num_instance):
indicator = 0
temp = Outputs[:, i]
maximum = np.max(temp)
index = np.argmax(temp)
for j in range(num_class):
if temp[j] == maximum:
if (j + 1) in Label[i]:
indicator = 1
break
if indicator == 0:
oneerr += 1
OneError = oneerr / num_instance
return OneError
```
需要注意的是,matlab中的数组索引从1开始,而python中的数组索引从0开始,因此在转换过程中需要将所有的索引减1。