解释代码: def __init__(self, X, n_components, start_df, random_state, init_type): self.loc_, self.scale_, self.scale_inv_chole_, self.scale_chole_ = \ self.initialize_params(X, n_components, random_state, init_type) self.df_ = np.full(shape=n_components, fill_value=start_df) self.resp = None self.a_nm, self.b_nm = None, None self.E_gamma = None self.E_log_gamma = None self.E_log_weights = None self.wishart_vm = None self.kappa_m = None self.eta_m = None
时间: 2023-02-24 14:15:14 浏览: 236
这段代码定义了一个 Python 类的初始化方法 `__init__`。这个方法接收参数 `X`,`n_components`,`start_df`,`random_state` 和 `init_type`。
初始化方法会使用 `initialize_params` 方法对 `self.loc_`,`self.scale_`,`self.scale_inv_chole_` 和 `self.scale_chole_` 进行赋值。
然后,`self.df_` 将使用 `np.full` 方法创建一个 shape 为 `n_components`,元素都是 `start_df` 的数组。
其他变量 `self.resp`,`self.a_nm`,`self.b_nm`,`self.E_gamma`,`self.E_log_gamma`,`self.E_log_weights`,`self.wishart_vm`,`self.kappa_m` 和 `self.eta_m` 都被初始化为 `None`。
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解释这段代码: def __init__(self, parent=None):
这段代码是Python中一个类的初始化函数,用于定义类的属性和方法。 "__init__"是一个特殊的函数名,它会在该类的对象创建时自动调用。该函数有一个参数"parent" ,默认值为None,它表示该类的父类对象。在函数体内,可以通过"self"关键字来引用该类的对象,并设置该对象的属性和方法,以完成初始化工作。
解释代码def __init__(self) -> None:
这段代码是一个类的构造函数,即在类的实例化时第一个被执行的方法,它的作用是初始化对象的属性和方法。在这个例子中,函数的名称是 `__init__`,它的参数是 `self`,表示当前对象实例本身。`-> None` 表示该函数没有返回值。
通常在 `__init__` 函数中,会创建类的属性并为其赋初值。例如,在下面的代码中,`self.name` 表示对象的名称属性,`self.age` 表示对象的年龄属性,它们都被初始化为 `None`。
```python
class Person:
def __init__(self):
self.name = None
self.age = None
```
当我们实例化一个 `Person` 对象时,`__init__` 函数会被自动调用,创建一个新的对象,并初始化它的属性:
```python
>>> person = Person()
>>> person.name
None
>>> person.age
None
```