dis = np.empty((len(data),k))
时间: 2023-12-14 21:05:49 浏览: 21
这是一个使用 NumPy 库创建一个二维数组的代码,其中 `np` 是 NumPy 库的别名。该代码使用了 NumPy 库中的 `empty()` 函数,创建了一个大小为 `(len(data), k)` 的空数组 `dis`。这个数组的每个元素都是未初始化的,即它们的值可能是任意的。这个数组可以用来存储计算得到的每个数据点到聚类中心的距离,`len(data)` 表示数据点的个数,`k` 表示聚类中心的个数。
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优化这段代码dst = np.array(dst) if len(dst) == 4: pass else: dis_arr = np.sqrt(dist.cdist(dst, dst)) uptri_idx = np.triu_indices_from(dis_arr, k=1) delete_pos = np.where(dis_arr[uptri_idx] < 5) dst = np.delete(dst, uptri_idx[1][delete_pos[0]], axis=0)
# 将原来的代码拆分成两个函数,提高可读性和复用性
def optimize_dst(dst):
if len(dst) == 4:
return dst
else:
dis_arr = np.sqrt(dist.cdist(dst, dst))
uptri_idx = np.triu_indices_from(dis_arr, k=1)
delete_pos = np.where(dis_arr[uptri_idx] < 5)
dst = np.delete(dst, uptri_idx[1][delete_pos[0]], axis=0)
return dst
def test_optimize_dst():
dst1 = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
dst2 = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1]])
dst3 = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1], [3, 1]])
assert np.array_equal(optimize_dst(dst1), dst1)
assert np.array_equal(optimize_dst(dst2), np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1]]))
assert np.array_equal(optimize_dst(dst3), np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1], [3, 1]]))
print("All test cases pass")
test_optimize_dst()
dis = np.zeros([sampleNum, sampleNum])
This line of code creates a 2-dimensional NumPy array (matrix) of size sampleNum by sampleNum, filled with zeros. The variable name "dis" suggests that this matrix may be used to store distances or similarities between pairs of samples.