X_poly_val = np.hstack((np.ones((X_poly_val.shape[0],1)),X_poly_val))

这行代码的作用是在 X_poly_val 的左侧加入一列全为 1 的向量，以便进行多项式回归。具体来说，np.ones((X_poly_val.shape[0],1)) 创建了一个形状为 (X_poly_val.shape[0],1) 的全为 1 的矩阵，表示多项式回归中的常数项，然后 np.hstack() 函数将其与 X_poly_val 水平拼接起来，得到一个新的矩阵，该矩阵的第一列为全为 1 的列向量，其余列为原始特征的多项式组合。

相关问题

X_train = np.hstack([X_train, np.ones((X_train.shape[0], 1))]) X_val = np.hstack([X_val, np.ones((X_val.shape[0], 1))]) X_test = np.hstack([X_test, np.ones((X_test.shape[0], 1))]) X_dev = np.hstack([X_dev, np.ones((X_dev.shape[0], 1))])

这段代码是在将训练数据集、验证数据集、测试数据集和开发数据集的特征矩阵中添加一列全为1的偏置列，以便进行线性回归模型的训练。其中，np.hstack()函数是将两个矩阵按水平方向拼接起来，np.ones()函数生成一个全为1的矩阵，其形状为(X.shape[0],1)。因此，代码中的np.ones((X_train.shape[0], 1))就是一个形状为(X_train.shape[0],1)的全为1的矩阵，通过np.hstack()函数与X_train拼接在一起，形成了一个新的特征矩阵。同理，对其余的数据集也执行了相同的操作。

X = norm(X, 0, 255) X = np.uint8(X) print(X.min(), X.max()) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] Y_train = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), train_idx))) Y_val = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), val_idx))) Y_test = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), test_idx))) print(X_train.shape, Y_train.shape) print(X_val.shape, Y_val.shape) print(X_test.shape, Y_test.shape)解释代码

这段代码主要是对数据进行预处理和划分，具体步骤如下：

1. 对数据X进行归一化，使其数值范围在0到255之间，使用的是norm函数。

2. 将归一化后的数据X转换为无符号8位整型，使用的是np.uint8函数。

3. 打印出X的最小值和最大值，以便检查归一化是否成功。

4. 根据给定的索引train_idx、val_idx和test_idx将数据X划分为训练集、验证集和测试集，分别赋值给X_train、X_val和X_test。

5. 根据相同的索引，将标签lbl中的对应标签转换为数字，然后分别赋值给Y_train、Y_val和Y_test。

6. 打印出数据集的形状和标签的形状，以便检查数据是否划分正确。