known_standard_library=numpy,setuptools 在pycharm中报错

在PyCharm中遇到`known_standard_library=numpy, setuptools`这类错误通常是指Python解释器无法识别你项目依赖的某些标准库或第三方包。这可能是由于以下几个原因：

1. **缺失库安装**：你可能尝试导入了`numpy`和`setuptools`，但是它们并未在你的环境中安装。确保已经通过pip或其他包管理工具安装了这两个库。

pip install numpy setuptools

2. **环境配置问题**：如果你在虚拟环境中工作，确保当前激活的虚拟环境包含了这两个库。如果没有，可以在PyCharm的虚拟环境设置里添加。

3. **Python路径问题**：检查`sys.path`是否包含了`numpy`和`setuptools`的安装位置。如果不是，你需要调整它以便IDE能找到这些库。

4. **IDE设置**：打开PyCharm的“Preferences”（Windows/Linux）或"Settings"（Mac），然后找到"Project Interpreter"或类似选项，确认项目的Python解释器和依赖设置正确无误。

5. **版本兼容性问题**：有时候，某个库的新版本可能会引入新的API，导致旧版本的代码无法正常运行。检查你的库版本是否有冲突。

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转换成matlab:def severed_sphere(intrinsic_process, k1=5.5, k2=2): assert intrinsic_process.shape[0] == 2 intrinsic_process_temp = numpy.copy(intrinsic_process) #intrinsic_process_temp = (intrinsic_process_temp.T-numpy.mean(intrinsic_process_temp, axis=1).T).T observed_process = numpy.empty((3, intrinsic_process_temp.shape[1]), dtype=numpy.float64) observed_process[0] = numpy.sin(intrinsic_process_temp[0]*k1)*numpy.cos(intrinsic_process_temp[1]*k2) observed_process[1] = numpy.cos(intrinsic_process_temp[0]*k1)*numpy.cos(intrinsic_process_temp[1]*k2) observed_process[2] = numpy.sin(intrinsic_process_temp[1]*k2) return observed_process

在Matlab中，您可以将以下Python代码转换为对应的Matlab代码：

function observed_process = severed_sphere(intrinsic_process, k1, k2)
    assert(size(intrinsic_process, 1) == 2);
    intrinsic_process_temp = intrinsic_process;
    % intrinsic_process_temp = (intrinsic_process_temp.' - mean(intrinsic_process_temp, 2).').';
    observed_process = zeros(3, size(intrinsic_process_temp, 2));
    observed_process(1,:) = sin(intrinsic_process_temp(1,:) * k1) .* cos(intrinsic_process_temp(2,:) * k2);
    observed_process(2,:) = cos(intrinsic_process_temp(1,:) * k1) .* cos(intrinsic_process_temp(2,:) * k2);
    observed_process(3,:) = sin(intrinsic_process_temp(2,:) * k2);
end

请注意，在Matlab中没有直接相当于`empty`函数的功能，因此我们使用`zeros`函数来初始化`observed_process`数组。另外，对于行向量和列向量的转置，我们使用了`.`运算符。

import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

以下是对代码的注释：

import numpy
import scipy.special

class NeuralNetwork():
    def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
        # 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数以及学习率
        self.inodes = inputnodes
        self.hnodes = hiddennodes
        self.onodes = outputnodes
        self.lr = learningrate
        
        # 初始化输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重
        # 对权重进行随机初始化，取值范围为均值为0，标准差为节点数的负平方根
        self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
        self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
        
        # 定义激活函数为 sigmoid 函数
        self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
    
    def train(self,input_list,target_list):
        # 将输入列表和目标列表转换为二维数组
        inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
        targets = numpy.array(target_list, ndmin=2).T
        
        # 计算隐藏层的输入和输出
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # 计算输出层的输入和输出
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # 计算输出层误差和隐藏层误差
        output_errors = targets - final_outputs
        hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
        
        # 更新隐藏层到输出层和输入层到隐藏层的权重
        self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
        self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
    
    def query(self,input_list):
        # 将输入列表转换为二维数组
        inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
        
        # 计算隐藏层的输入和输出
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # 计算输出层的输入和输出
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # 返回最终输出
        return final_outputs

# 创建神经网络实例
input_nodes = 3
hidden_nodes = 3
output_nodes = 3
learning_rate = 0.3
n = NeuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)

# 使用训练数据进行训练
training_data = [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]]
for data in training_data:
    n.train(data, data)

# 使用测试数据进行测试
test_data = [0.2, 0.5, 0.8]
print(n.query(test_data))

这个神经网络实现了一个简单的自编码器，训练数据和测试数据都是由一些简单的数字组成。