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 = 0.3 * np.random.randn(100, 2) X_train = np.r_[X + 2, X - 2] X_test = np.r_[X + 2, X-2]

这是一个简单的 Python 代码段，其中使用 NumPy 库生成了两个二维数组 X_train 和 X_test。这些数组包含由随机数生成的 200 个数据点。其中，100 个数据点在 X_train 中，另外 100 个数据点在 X_test 中。X_train 和 X_test 中的数据点是通过对 X 数组添加或减去 2 来生成的。

这个代码段是用于生成一个简单的数据集，用于测试和训练机器学习模型。在这个数据集中，有两个类别，每个类别包含 100 个数据点。这个数据集可以用于分类问题，例如判断一个数据点属于哪个类别。

y_data = 9.0 * x_data + 2.0 * x_data + 8.0 * x_data + 1.0 + np.random.randn( *x_data.shape) * 0.4

This code is not complete and contains errors. It appears to be attempting to create a set of y values based on a set of x values. However, it is not clear what the intended operation is for each term in the equation.

Here is an example of how the code could be rewritten to create a set of y values that are a combination of the x values and some random noise:

import numpy as np

x_data = np.linspace(-10, 10, 100)
noise = np.random.randn(*x_data.shape) * 0.4
y_data = 9.0 * x_data + 2.0 * x_data - 8.0 * x_data + 1.0 + noise

In this version, the y values are created by multiplying the x values by some constants (9.0, 2.0, and -8.0), adding a constant term (1.0), and adding some random noise. The noise is generated using the `numpy.random.randn()` function, which creates an array of random numbers with a normal distribution. The `*x_data.shape` syntax is used to ensure that the noise array has the same shape as the x data.