def load_data(): global feature global label global feature_full global label_full feature=[] label=[] feature_full=[] label_full=[] file_path ='kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs' with (open(file_path,'r')) as data_from: csv_reader=csv.reader(data_from) for i in csv_reader: # print i label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[int(i[41])]=1 label.append(label_list),报错IndexError: list index out of range,怎么改
时间: 2024-03-10 14:46:31 浏览: 31
这个错误是因为在处理数据的过程中,某个列表的索引超出了其范围。根据你提供的代码,这个错误可能是由于以下原因引起的:
1. 数据文件的某些行不是完整的,或者其中一些行的列数小于36或41。
2. 数据文件的格式可能不正确,导致程序无法正确解析数据。
你可以尝试使用 try-except 语句来捕获这个错误,例如:
```
try:
# your code here
except IndexError:
print("IndexError: list index out of range")
```
此外,你还可以在读取数据的时候增加一些判断来避免这个错误的发生,例如:
```
for i in csv_reader:
if len(i) < 42:
continue
label_list=[0]*23
feature.append(i[:36])
label_list[int(i[41])]=1
label.append(label_list)
```
这段代码会跳过长度小于42的行,以避免出现索引越界的问题。
相关问题
def multinomial_basis(x, feature_num=10):
multinomial_basis()是一个函数,它接受两个参数x和feature_num,返回一个向量。它的作用是将输入的x展开成一个基函数向量,用于多项式回归。具体来说,它将输入的x作为一个特征向量,将其展开成feature_num个特征,每一个特征都是输入x中每个元素的多项式展开结果,最后返回展开后的基函数向量。
以下是函数的具体实现:
```python
import numpy as np
def multinomial_basis(x, feature_num=10):
x = np.array(x)
basis = np.ones((len(x), feature_num))
for i in range(feature_num):
basis[:, i] = np.prod(x**(i+1), axis=1)
return basis
```
例如,如果输入x为[1, 2, 3],feature_num为5,则函数将返回一个5列的基函数向量:
```python
>>> multinomial_basis([1, 2, 3], 5)
array([[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 2., 4., 8., 16.],
[ 1., 3., 9., 27., 81.]])
```
其中每一行都是一个样本,每一列都是一个特征,这里只展示了前三个样本和前五个特征的结果。
def gaussian_basis(x, feature_num=10):
gaussian_basis()是一个函数,它接受两个参数x和feature_num,返回一个向量。它的作用是将输入的x展开成一个基函数向量,用于高斯基函数回归。具体来说,它将输入的x作为一个特征向量,将其展开成feature_num个特征,每一个特征都是输入x中每个元素的高斯基函数,最后返回展开后的基函数向量。
以下是函数的具体实现:
```python
import numpy as np
def gaussian_basis(x, feature_num=10):
x = np.array(x)
mean = np.linspace(np.min(x), np.max(x), feature_num)
sigma = (mean[1] - mean[0]) / 2
basis = np.exp(-(x[:, None] - mean[None, :])**2 / (2 * sigma**2))
return basis
```
例如,如果输入x为[1, 2, 3],feature_num为5,则函数将返回一个5列的基函数向量:
```python
>>> gaussian_basis([1, 2, 3], 5)
array([[9.35762297e-01, 6.06530660e-02, 1.52299876e-04, 1.80315514e-07,
1.00268028e-11],
[6.06530660e-02, 9.35762297e-01, 6.06530660e-02, 1.52299876e-04,
1.80315514e-07],
[1.52299876e-04, 6.06530660e-02, 9.35762297e-01, 6.06530660e-02,
1.52299876e-04]])
```
其中每一行都是一个样本,每一列都是一个特征,这里只展示了前三个样本和前五个特征的结果。
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