weightofeachwindow = 2 * random.randn(train_x.shape[1]+1,n1)-1

这是一个Python代码片段，是为了计算每个窗口的权重。

代码中的" train_x.shape[1] "是指训练数据的特征数量，"1,n1"是指生成一个1行n1列的随机矩阵。

首先，random.randn()函数会生成一个满足标准正态分布的随机数矩阵。标准正态分布是一个均值为0，标准差为1的分布。

接下来，这个随机数矩阵会乘以2，得到一个均值为0，标准差为2的随机数矩阵。

最后，这个随机数矩阵的每个元素都会减去1，得到最终的权重矩阵。

总而言之，这段代码的作用是生成一个权重矩阵，用于计算每个窗口在训练数据中的重要性。权重矩阵中的每个元素代表了每个特征对应的权重值，这些权重值将用于下一步的计算过程。

相关问题

x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100)ax = sns.displot(x) 写到pycharm里，pycharm为什么不出现图

在PyCharm中，你需要使用`plt.show()`来显示图形。添加这一行代码后，你的图形应该能够在PyCharm中正确显示。请尝试将以下代码添加到你的脚本中：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme()
np.random.seed(0)

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

这样你就可以在PyCharm中看到生成的图形了。如果还有其他问题，请随时提问！

w1 = np.random.randn(n_h, n_x) * 0.01

这段代码是用于初始化神经网络的权重矩阵w1，其中n_h表示隐藏层神经元的个数，n_x表示输入层神经元的个数。np.random.randn(n_h, n_x)会生成一个大小为n_h * n_x的随机矩阵，每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。乘以0.01是为了将权重矩阵的值控制在一个较小的范围内，避免出现梯度消失或爆炸的问题。