print("V=", np.round(V, 4)) plt.bar(range(1, len(w)+1), V, width=0.6, color='b') plt.show()

时间: 2023-05-21 08:03:25 浏览: 60
这是一段 Python 代码,用于绘制柱状图。其中,np.round(V, 4)是将数组V中的元素四舍五入保留4位小数,plt.bar()是绘制柱状图的函数,range(1, len(w) 1)是指定柱状图的x轴坐标,width=0.6是指定柱状图的宽度,color='b'是指定柱状图的颜色为蓝色。最后,plt.show()是将绘制好的柱状图显示出来。
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V=V/V.sum(); print("V=",np.round(V,4)) plt.bar(range(1,len(w)+1), V, width=0.6, color='b') plt.show()

### 回答1: 不建议删除yum.repo.d目录,因为该目录包含了yum软件源的配置文件,删除该目录可能会导致yum无法正常工作。如果您需要删除该目录,请确保备份了所有的配置文件,并且在删除前确认您的操作不会对系统造成不良影响。 ### 回答2: 这段代码主要是对一个数组V进行处理,并进行可视化展示。首先,V被除以V元素的总和,以确保数组V的元素之和为1。然后,打印出处理后的数组V,并使用plt.bar函数绘制一个柱状图来展示V的元素。柱状图的x轴范围是从1到len(w)-1,每个柱子的宽度为0.6,颜色为蓝色。最后使用plt.show()函数展示这个图形。 ### 回答3: 这段代码是一个简单的数据处理和可视化代码。 首先,代码中的V=V/V.sum()是将向量V中的元素进行归一化处理,使得它们之和等于1。这是为了方便后续的可视化操作,使得图形更加直观。 接下来,代码使用print函数将归一化后的向量V输出到控制台。np.round(V,4)是将向量V中的元素四舍五入为4位小数后输出,确保输出结果的精度。 然后,代码使用plt.bar函数绘制柱状图。range(1,len(w 1)表示柱状图的x轴,它是一个从1到len(w) 1的整数序列。V则是柱状图的高度,即y轴。width=0.6表示每个柱状图的宽度为0.6个单位。color='b'表示柱状图的颜色为蓝色。这段代码的作用是将归一化后的向量V以柱状图的形式展示出来。 最后,代码使用plt.show()将图形显示出来。 总而言之,这段代码的功能是将一个向量进行归一化处理,并以柱状图的形式展示出来。

解释这行代码C=V = V/V.sum() print("V=", np.round(V, 4)) plt.bar(range(1, len(w)+1), V, width=0.6, color='b') plt.show()

### 回答1: 这行代码的作用是将一个向量 V 中的每个元素除以 V 中所有元素的和,然后将结果赋值给向量 C。接着,代码打印出向量 V 的值,并绘制了一个柱状图来展示向量 V 中每个元素的值。最后,代码展示了这个柱状图。 ### 回答2: 这行代码的功能是将一个数组V中的每个元素除以数组V所有元素的和,并将结果赋值给数组C。然后,打印出数组V(四舍五入到小数点后四位),接着使用条形图将数组V的数值以蓝色柱状图的形式展示出来。最后,通过调用plt.show()显示绘制的图形。 首先,V/V.sum()表示将数组V中的每个元素除以数组V所有元素的和。这将创建一个新的数组C,该数组中的每个元素等于原数组V中对应位置的元素除以所有元素的和。 然后,print("V=", np.round(V, 4))将数组V的值打印出来。np.round(V, 4)是将数组V中的每个元素四舍五入到小数点后四位。输出的结果是V=,接着是四舍五入后的数组V的值。 接下来,plt.bar(range(1, len(w)+1), V, width=0.6, color='b')使用条形图将数组V的数值展示出来。range(1, len(w)+1)表示柱状图的横坐标范围,宽度为0.6表示每个柱状图的宽度为0.6个单位,color='b'表示柱状图的颜色为蓝色。 最后,plt.show()将绘制的柱状图显示出来,可以查看到数组V的数值在柱状图上的分布情况。 ### 回答3: 这段代码实际上是用来计算并绘制一个向量V的条形图。 首先,代码中定义了一个变量C和V,而且V的值是根据之前定义的V计算得到的。这里的V是一个向量,表示一些数值。通过除以V.sum()的方式,可以将V中的每个元素都除以V向量中所有元素的总和,得到一个新的向量V。 接着,代码使用np.round(V, 4)对V向量中的每个元素四舍五入保留4位小数,并打印输出。这个打印输出的结果是一个形如"V= [0.1234, 0.2345, 0.3456, ... ]"的字符串。 然后,plt.bar函数被调用来绘制一个条形图。该函数接受三个主要参数:range(1, len(w)-1)表示条形图的x轴坐标,即条形图的位置;V表示条形图的高度,即条形的长度;width=0.6表示条形的宽度为0.6,color='b'表示条形图的颜色为蓝色。 最后,plt.show()被调用来显示绘制的图形,也就是将绘制的条形图展示出来。 总的来说,这段代码的作用是计算并绘制一个向量V的条形图,方便我们对该向量的数值进行可视化和分析。

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请在不影响结果的条件下改变代码的样子:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation:"+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

###function approximation f(x)=sin(x) ###2018.08.14 ###激活函数用的是sigmoid import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3, 3, 600) # print(x) # print(x[1]) x_size = x.size y = np.zeros((x_size, 1)) # print(y.size) for i in range(x_size): y[i] = math.sin(2*math.pi*0.4*x[i])+ math.sin(2*math.pi*0.1*x[i]) + math.sin(2*math.pi*0.9*x[i]) # print(y) hidesize = 10 W1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 输入层与隐层之间的权重 B1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 隐含层神经元的阈值 W2 = np.random.random((1, hidesize)) # 隐含层与输出层之间的权重 B2 = np.random.random((1, 1)) # 输出层神经元的阈值 threshold = 0.005 max_steps = 1001 def sigmoid(x_): y_ = 1 / (1 + math.exp(-x_)) return y_ E = np.zeros((max_steps, 1)) # 误差随迭代次数的变化 Y = np.zeros((x_size, 1)) # 模型的输出结果 for k in range(max_steps): temp = 0 for i in range(x_size): hide_in = np.dot(x[i], W1) - B1 # 隐含层输入数据 # print(x[i]) hide_out = np.zeros((hidesize, 1)) # 隐含层的输出数据 for j in range(hidesize): # print("第{}个的值是{}".format(j,hide_in[j])) # print(j,sigmoid(j)) hide_out[j] = sigmoid(hide_in[j]) # print("第{}个的值是{}".format(j, hide_out[j])) # print(hide_out[3]) y_out = np.dot(W2, hide_out) - B2 # 模型输出 # print(y_out) Y[i] = y_out # print(i,Y[i]) e = y_out - y[i] # 模型输出减去实际结果。得出误差 ##反馈,修改参数 dB2 = -1 * threshold * e dW2 = e * threshold * np.transpose(hide_out) dB1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dB1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * (-1) * e * threshold) dW1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dW1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * x[i] * e * threshold) W1 = W1 - dW1 B1 = B1 - dB1 W2 = W2 - dW2 B2 = B2 - dB2 temp = temp + abs(e) E[k] = temp if k % 100 == 0: print(k) plt.figure() plt.plot(x, Y) plt.plot(x, Y, color='red', linestyle='--') plt.show()这个程序如何每迭代100次就输出一次图片

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