noise = np.random.randint(0, 100, (len(X_train), 784)) X_train_mod = X_train+noise noise = np.random.randint(0, 100, (len(X_test), 784)) X_test_mod = X_test + noise y_train_mod = X_train y_test_mod = X_test
时间: 2023-06-25 17:07:20 浏览: 47
这段代码是用来生成带噪声的训练集和测试集的。首先,用NumPy中的random模块生成一个矩阵noise,该矩阵的大小为(len(X_train), 784),其中X_train是训练集数据,784是每张图片的像素数量。这个矩阵中每个元素的取值范围是[0,100),即0到99之间的整数。
然后,将这个噪声矩阵加到原始的训练集和测试集数据上,得到带噪声的训练集和测试集。这里使用了NumPy中的广播机制,即将矩阵noise中的每一行都加到对应的训练集或测试集数据上。
最后,将带噪声的训练集和测试集的标签设置为原始的训练集和测试集数据,也就是将y_train_mod和y_test_mod都设置为X_train和X_test。这是因为我们希望训练模型时使用的标签与输入数据相同,而不受噪声的影响。
相关问题
arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :] ## 初始化聚类中心和聚类容器 m = 5 r = np.random.randint(arr.__len__() - 1) k_arr = np.array([arr[r]])
这段代码的作用如下:
1. 使用 `np.random.randint` 生成一个形状为 `(100, 1, 2)` 的随机整数数组,范围在 0 到 99 之间。然后通过切片操作 `[:, 0, :]` 将其变为形状为 `(100, 2)` 的二维数组,即去除中间的维度。
2. 初始化变量 `m` 为 5,表示聚类中心的数量。
3. 使用 `np.random.randint` 随机选择一个索引值 `r`,范围在 0 到 `arr` 的长度减 1 之间。
4. 将 `arr` 中索引为 `r` 的元素构成一个新的数组 `k_arr`,用于表示初始的聚类中心。
这段代码的目的是在已有的数据集 `arr` 中随机选择一个元素作为初始的聚类中心。
# 随机生成一个样本数据 y_true = np.random.randint(0, 2, size=100) y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)
好的,你的第一个问题是关于随机生成样本数据的。你可以使用以下代码来生成一个包含100个元素的数组,数组中的元素都是0或1:
```python
import numpy as np
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)
```
其中,`np.random.randint(0, 2, size=100)` 表示生成一个大小为100的随机整数数组,每个整数的范围是[0,2),即0或1。`y_true` 和 `y_pred` 分别表示样本的真实标签和预测标签。
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