for i in range(data.shape[0]): vec = np.array(data.iloc[i]) vec_2d = scale_fit.transform([vec])什么意思
时间: 2023-12-24 13:04:37 浏览: 36
这段代码是一个循环,它遍历了一个包含多个向量的数据集。每个向量被转换成一个包含相同数量的特征的新向量,该新向量的值已经被标准化和缩放到一个特定的范围内。具体来说,它执行以下操作:
1. 获取数据集中的每个向量,其中每个向量是一个包含多个特征的一维数组。
2. 将每个向量转换为一个二维数组,其中第一维是该向量,第二维是该向量的特征。
3. 使用 `scale_fit.transform()` 函数,将每个二维数组中的值标准化并缩放到一个特定范围内。这个范围可能是 [-1, 1] 或 [0, 1] 等。
4. 将每个标准化的二维数组转换回原始的一维数组形式,并将其存储在 `vec_2d` 变量中。最终,`vec_2d` 包含了原始向量的标准化和缩放版本。
相关问题
self.entity_vec.weight.data = normalize_emb(self.entity_vec.weight.data) self.relation_vec.weight.data = normalize_emb(self.relation_vec.weight.data) self.concept_vec.weight.data[:, :-1] = normalize_emb(self.concept_vec.weight.data[:, :-1]) self.concept_vec.weight.data[:, -1] = normalize_radius(self.concept_vec.weight.data[:, -1]) self.optimizer.zero_grad() for k in range(batchSize): i = random.randint(0, self.D.trainSize - 1) if i < len(self.D.fb_r): cut = 1 - epoch * self.args.hrt_cut / nepoch pairs[0].append(self.trainHLR(i, cut)) elif i < len(self.D.fb_r) + len(self.D.instanceOf): cut = 1 - epoch * self.args.ins_cut / nepoch pairs[1].append(self.trainInstanceOf(i, cut)) else: cut = 1 - epoch * self.args.sub_cut / nepoch pairs[2].append(self.trainSubClassOf(i, cut))
这段代码看起来像是在进行一些实体关系的训练,其中包括对实体向量、关系向量和概念向量进行归一化操作,然后进行随机选择训练数据并根据不同的类型进行训练。具体来说,如果选择的数据是三元组(头实体、关系、尾实体),那么就会调用 `trainHLR` 函数进行训练;如果选择的数据是实例关系(实例、类别),那么就会调用 `trainInstanceOf` 函数进行训练;如果选择的数据是子类关系(子类、父类),那么就会调用 `trainSubClassOf` 函数进行训练。训练过程中会根据当前的 epoch 和参数设置动态调整不同类型数据的采样比例。
def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool) y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1怎么把检测第一个数改为第四个
可以通过修改 `i` 的初始值来实现将 `i` 的检测从第一个数改为第四个数。具体的修改方法如下所示:
```python
def data_generator():
i = 3 # 将 i 的初始值设为 3
while 1:
x = files_content[i: i + max_len]
y = files_content[i + max_len]
y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool)
y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0
x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool)
for t, char in enumerate(x):
x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0
yield x_vec,y_vec
i += 1
```
在上述代码中,将 `i` 的初始值设为 3 即可。