请写一段筛选np中列‘y’的取值的代码
时间: 2024-03-25 18:40:38 浏览: 21
假设`np`是一个Numpy数组,其中包含一个名为`column_y`的列,可以使用以下代码将`np`中`column_y`列中取值为`'y'`的行筛选出来:
```python
import numpy as np
# 假设np是一个二维数组,其中第二列是需要筛选的列
column_y = np.array(np[:, 1])
# 筛选column_y中取值为'y'的行
y_rows = np[np.where(column_y == 'y')]
```
这段代码会使用`np[:, 1]`选取`np`的第二列,然后使用`np.where(column_y == 'y')`筛选出`column_y`中取值为`'y'`的行的索引,最后使用`np[]`将这些行从`np`中筛选出来。
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请写一段硬间隔SVM优化的代码
以下是一段使用硬间隔支持向量机(SVM)进行优化的 Python 代码。该代码使用了 CVXOPT 库来求解二次规划问题,并使用线性核函数进行分类。
```python
import numpy as np
from cvxopt import matrix, solvers
# 创建训练数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 3], [2, 1], [3, 2]])
y = np.array([-1, -1, 1, 1, 1])
# 计算 Gram 矩阵
K = np.zeros((5, 5))
for i in range(5):
for j in range(5):
K[i,j] = np.dot(X[i], X[j])
# 定义二次规划问题
P = matrix(np.outer(y, y) * K)
q = matrix(-1 * np.ones(5))
G = matrix(np.diag([-1.0] * 5))
h = matrix(np.zeros(5))
# 求解二次规划问题
sol = solvers.qp(P, q, G, h)
# 提取 alpha 值
alpha = np.array(sol['x']).flatten()
# 提取支持向量
sv = alpha > 1e-5
ind = np.arange(len(alpha))[sv]
alpha_sv = alpha[sv]
X_sv = X[sv]
y_sv = y[sv]
# 计算截距
w = np.zeros(2)
for n in range(len(alpha_sv)):
w += alpha_sv[n] * y_sv[n] * X_sv[n]
b = y_sv[0] - np.dot(w, X_sv[0])
print("w =", w)
print("b =", b)
```
该代码中,我们首先创建了一个包含 5 个样本的训练数据集 `X` 和标签 `y`。然后,我们计算了用于 SVM 的 Gram 矩阵 `K`。接下来,我们使用 CVXOPT 库来定义和求解二次规划问题,得到了最优的 alpha 值。然后,我们提取了支持向量和对应的 alpha 值,并根据它们计算了分类器的权重 `w` 和截距 `b`。
需要注意的是,该代码中使用的是线性核函数。如果需要使用其他核函数,需要进行相应的修改。
请帮我写一段计算绝对中位差的Python代码
当然,我可以为您提供计算绝对中位差的Python代码。以下是一个简单的实现:
```python
import numpy as np
def median_absolute_deviation(x):
"""
计算绝对中位差
"""
median = np.median(x)
abs_deviation = np.abs(x - median)
return np.median(abs_deviation)
# 测试代码
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
mad = median_absolute_deviation(arr)
print(mad)
```
该函数接受一个数组作为输入,计算并返回绝对中位差。我们使用了NumPy库,其中 `np.median` 函数计算中位数,`np.abs` 函数计算绝对值,并且 `np.median` 函数计算中位数绝对偏差。