coordinate_y_train = np.zeros((30000, 1, 4), dtype="float64")
时间: 2024-04-20 07:22:14 浏览: 23
这段代码创建了一个名为 `coordinate_y_train` 的 numpy 数组,形状为 `(30000, 1, 4)`,数据类型为 `float64`。这个数组是一个三维数组,其中包含了 30000 个样本。每个样本都是一个大小为 `(1, 4)` 的二维数组。这个二维数组可以表示一个包含四个坐标值的向量。每个坐标值是一个浮点数。初始时,所有元素都被初始化为 0.0。
相关问题
points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2) # generate coordinate of points distance_matrix = spatial.distance.cdist(points_coordinate, points_coordinate, metric='euclidean')是什么意思
这段代码使用了NumPy库和Scipy库中的spatial模块,主要实现了两个功能:
1. 生成随机坐标点
``` python
points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2)
```
这行代码使用了NumPy库中的`rand`函数,生成指定数量(`num_points`)的包含两个随机值的二维数组,这些随机值的范围是[0, 1)。
2. 计算坐标点间的欧几里得距离
``` python
distance_matrix = spatial.distance.cdist(points_coordinate, points_coordinate, metric='euclidean')
```
这行代码使用了Scipy库中的spatial模块中的`cdist`函数,计算了随机生成的坐标点之间的欧几里得距离,并将这些距离保存在一个二维数组`distance_matrix`中。其中,`metric='euclidean'`参数表示使用欧几里得距离作为计算距离的方式。
通过这段代码,你可以得到一个包含随机坐标点和它们之间欧几里得距离的数据结构,这个数据结构可以用于各种需要坐标点和它们之间距离信息的任务。
def loadData(): cl = [] wl = [] c = np.zeros((n,n)) w = np.zeros((n,n)) coordinate = np.zeros((n,2)) fr = pd.read_csv("CAB.csv") for row in fr.itertuples(): cl.append(row[1]) wl.append(row[2]) index = 0 for i in range(0,n): for j in range(0,n): c[i][j] = cl[index] w[i][j] = wl[index] index = index + 1中报错c[i][j] = cl[index] IndexError: list index out of range
这个错误的原因是因为你在循环访问 `cl` 列表时,使用了错误的索引。在第二个嵌套循环中,当 `j = n-1` 时,`index` 的值已经是 `n^2`,而在下一次循环中,`i += 1`,`index` 的值又加了 1,此时 `index` 的值就超出了 `cl` 列表的索引范围。你可以将 `index = 0` 的语句放在第一个 `for` 循环的前面,这样每次外循环开始时都会将 `index` 重置为 0,避免了出现上述错误。修改后的代码如下所示:
```
def loadData():
cl = []
wl = []
c = np.zeros((n,n))
w = np.zeros((n,n))
coordinate = np.zeros((n,2))
fr = pd.read_csv("CAB.csv")
index = 0
for row in fr.itertuples():
cl.append(row[1])
wl.append(row[2])
for i in range(0,n):
for j in range(0,n):
c[i][j] = cl[index]
w[i][j] = wl[index]
index = index + 1
```
希望对你有所帮助!
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