data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) k = np.linalg.det(data)

时间: 2024-01-17 08:02:41 浏览: 46
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数组的基本创建方式-stm32 ll库使用指南+新建工程模板方法

这段代码使用了 NumPy 库中的 np.linalg.det() 函数，该函数用于计算矩阵的行列式。在这里，我们将一个 3x3 的矩阵 data 作为参数传入该函数，并将计算结果赋值给变量 k。行列式是一个与矩阵相关的数值，它可以用于判断矩阵的各种性质，比如是否可逆等。你可以尝试打印变量 k 的值，看看结果是多少。
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使用keras打乱数据集：np.random.shuffle()实例

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 样本数据 y = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) # 标签 # 使用np.random.shuffle()打乱数据和标签 random_indices = np.arange(X.shape[0]) np.random.shuffle(random_indices...

data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test)

其中，data_train 和 data_test 分别是形状为 (n, 1, 28, 28) 的四维数组，其第一个维度 n 表示样本数量，第二个维度 1 表示图片通道数，第三个维度 28 表示图片高度，第四个维度 28 表示图片宽度。label_train 和 ...

def return_values(): import numpy as np list1=[1,2,4,6,7,8] N1=np.array(list1) tup1=(1,2,3,4,5,6) N2=np.array(tup1) N3=np.array([1,1,1,1,1,1]) N4=np.vstack((N1,N2,N3)) np.save('data',N4) np.load('data.npy') return N4，这是N4

接着，代码使用 NumPy 库中的 array() 函数将 list1 和 tup1 转换为两个一维数组 N1 和 N2，并创建一个全为 1 的一维数组 N3。然后，代码使用 NumPy 库中的 vstack() 函数将 N1、N2 和 N3 垂直堆叠成一个二维数组 N4...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data_5 = np.array([2450,2450,1598,1479.5,1550,1486.5]) data_6 = np.array([1379.5,1378,1350,1338.4,1300,1139.5,1126.5]) data_7 = np.array([1099,1099,1099,1079,1079,1024.5]) data_8 = np.array([1035,1035,1079.5,1126.5,1400,1396,1364.5]) data_9 = np.array([1500,1399,1490,1333.33,1350,1300]) data_10 = np.array([1269.9,1269.4,115,1149.5,1149]) data_11 = np.array([1149,1280,1260,1255,1235,1100]) data_12 = np.array([1040,1040,999,999,938.5]) data_13 = np.array([900,845,894.49,765.49,740,649.5,649.5]) data_14 = np.array([649.47,649.46,649.46,649,639,644]) data_15 = np.array([648.79,649.5,879,799,799,859.89]) data_16 = np.array([857.89,849.99,848.96,848.7,845.9]) plt.boxplot([data_5, data_6, data_7, data_8, data_9, data_10, data_11, data_12, data_13, data_14, data_15, data_16], labels=('5日', '6日','7日','8日','9日','10日' ,'11日','12日','13日','14日','15日','16日') ) plt.show()美化此代码

plt.boxplot([data_5, data_6, data_7, data_8, data_9, data_10, data_11, data_12, data_13, data_14, data_15, data_16], labels=('5日', '6日','7日','8日','9日','10日','11日','12日','13日','14日','15日',...

上一关是这样的，def return_values(): import numpy as np list1=[1,2,4,6,7,8] N1=np.array(list1) tup1=(1,2,3,4,5,6) N2=np.array(tup1) N3=np.array([1,1,1,1,1,1]) N4=np.vstack((N1,N2,N3)) np.save('data',N4) np.load('data.npy') return N4

3. 创建一个由 N1、N2 和一个全为 1 的 numpy 数组 N3 组成的二维数组 N4，并使用 np.vstack() 函数将它们垂直堆叠起来 4. 将 N4 保存到名为 data.npy 的文件中 5. 使用 np.load() 函数从文件 data.npy 中加载数据，...

df = pd.read_csv( 'dot.csv ' ) x_data = np.array(df[[ 'x1 ', 'x2 ']])y_data = np.array(df[ 'y_c '])

这段代码是用来读取名为 "dot.csv" 的文件，该文件包含了两列...这些数据被存储在 pandas 的 DataFrame 中，并且使用 NumPy 将特征数据 x_data 和目标数据 y_data 分别转换为数组。这通常用于数据预处理和数据分析中。

data1_str = np.array(input_and_calculate()).astype(str) split_data = np.char.split(data1_str, sep=",") data_list = [list(map(float, row)) for row in split_data] data = np.array(data_list)

这段代码的作用是将从输入中获取的...最后，使用np.array函数将data_list列表转换为一个numpy数组，并将其赋值给data变量。这段代码常用于将从用户输入中获取的字符串数据转换为可以进行数值计算的numpy数组。

def get_data(): data = np.array(pd.read_csv('heart.csv')) disperse_col = [2, 6, 10, 11, 12] disperse_data, disperse_label = [], [] for i in disperse_col: col_data = data[:, i] col_label = list(set(col_data)) disperse_label.append(col_label) col_data = np.array([col_label.index(j) for j in col_data], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=-1) np.save('heart_disperse.npy', np.array(disperse_label)) 讲解一下每个语句的意思

接下来，函数对数据进行了一些离散化处理，将原数据中的某些列进行了处理，其中第 2、6、10、11 和 12 列为离散化列。处理结果分别保存在 disperse_data 和 disperse_label 中。在处理离散化时，对于每一列数据，...

def diseases_perprocessing(input): input = np.array(input.split(','), dtype=np.float) disperse_col = [1, 6, 7] disperse_data = [] for idx, i in enumerate(disperse_col): col_label = diseases_disperse[idx] col_data = np.array([col_label.index(input[i])], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=1)[0] number_col = [0, 2, 3, 4, 5] number_data = input[number_col] number_data = (number_data - diseases_scaler['min']) / (diseases_scaler['max'] - diseases_scaler['min']) binary_col = [8, 9, 10] binary_data = input[binary_col] data = np.concatenate([disperse_data, binary_data, number_data]) return np.expand_dims(data, axis=0)这段代码是做什么的，没句是什么意思

8. 将离散值的one-hot编码、二值值和连续值拼接成一个numpy数组作为AI模型的输入，并通过np.expand_dims函数增加一个维度，以适应模型输入的要求。 9. 返回处理好的数据。 总之，这段代码的主要目的是将输入的字符...

datawin1, datawin2, datawin3, Currentout, Timeout = [], [], [], [], [] for i in range(look_back, len(dataset_feature)-look_back, 1): window = dataset_feature[i-look_back:i, 0:-1] window = np.reshape(window, (1, 6*look_back)) window = np.array(window) datawin1.append(window) datawin2.append(dataY[i-1]) Timeout.append(Time[i-1]) Currentout.append(Current[i-1]) datawin1 = np.array(datawin1) datawin2 = np.array(datawin2) datawin2 = np.reshape(datawin2, (datawin2.shape[0], datawin2.shape[1])) datawin1 = np.reshape(datawin1, (datawin1.shape[0], 6*look_back)) Timeout = np.array(Timeout) Currentout = np.array(Currentout) Timeout = np.reshape(Timeout, (Timeout.shape[0], 1)) Currentout = np.reshape(Currentout, (Currentout.shape[0], 1)) dataset_featureout = np.concatenate((datawin1, datawin2), axis=1)

这段代码看起来是在进行数据窗口化的操作，将原始数据集的某个时间段内的数据作为一个窗口，然后将这些窗口分别存储在 datawin1 和 datawin2 中。其中，datawin1 存储的是特征数据，datawin2 存储的是对应的...

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) k = np.linalg.det(data) 为什么k!=0

对于给定的矩阵data，通过使用NumPy库中的linalg.det()函数计算其行列式的值，结果为k = -9.51619735393e-16，这个值非常接近0，但不等于0。这是因为计算机在进行浮点数运算时存在精度误差，导致结果不完全精确。...

def read_data(data_dir) datas=[] labels=[] fpaths=[] for fname in os.listdir(data_dir) fpath=os.path.jion(data_dir,fname) fpaths.append(fpath) image=Image.open(fpath) data=np.array(image)/255.0 label=int(fname.spilt("_")[0]) datas.append(data) labels.append(label) datas=np.array(datas) labels=np.array(labels)

这段代码是一个函数定义，函数名为read_data，它接受一个参数data_dir，表示数据文件夹的路径。函数的主要功能是读取文件夹中的图像数据，并将图像数据转换为numpy数组。 首先，代码定义了三个空列表datas、...

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

4. 在使用svm.predict函数时，应该将测试数据作为二维数组传递，例如：svm.predict(np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32))。 下面是修改后的代码： python import numpy as np import cv2 as cv ...

data = np.array(data, dtype=np.float32)报错setting an array element with a sequence

data = [np.array(row, dtype=np.float32) for row in data] 这将遍历 data 中的每个列表，将其转换为 NumPy 数组，并将结果存储在一个新列表中。然后，你可以在将 data 传递给 np.array() 函数之前，...

import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = np.array(df.成交量) labels = np.array(df.位置)画出柱状图

data = np.array(df.成交量) labels = np.array(df.位置) plt.bar(labels, data) plt.show() 这样就可以画出成交量和位置之间的柱状图了。注意，如果位置的种类很多，柱状图可能会比较密集，可以考虑调整图形...

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] c.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in ...

请解释以下代码： data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)

6. edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape)：将边的节点编号转换为数组 data 中的行索引，生成一个二维数组 edges，每行代表...
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