clear_output()的用法

时间: 2023-08-31 10:43:54 浏览: 157
### 回答1: `clear_output()`是Jupyter Notebook中的一个函数,它可以清除输出区域的内容,包括图形、文本、表格等。 使用方法如下: ```python from IPython.display import clear_output clear_output() ``` 执行这个函数后,当前输出区域的内容将被清除。如果你在一个循环中使用这个函数,可以在每次循环开始时清除输出区域,以便更清晰地查看每一次循环的输出结果。 ### 回答2: clear_output() 是 Jupyter Notebook 中的一个函数,用于清除输出结果。当我们运行一个含有输出结果的代码单元格时,代码执行完后,结果会被保留在单元格中。这往往会导致在多次运行同一个单元格时,输出结果会叠加在一起,使得界面混乱。 为了在每次运行代码时清除之前的输出结果,我们可以使用 clear_output() 函数。这个函数会将当前单元格的输出结果全部清除,使得单元格重新变为空白状态。 clear_output() 函数使用比较简单,只需在需要清除输出结果的代码单元格中执行该函数即可。一般情况下,我们会在代码执行完之后立即调用该函数,以便在每次代码运行之前都清空之前的输出结果。 clear_output() 函数还可以带有一些可选参数,用于控制清除的方式。如果将参数 wait 设为 True,则函数会将清空操作暂时挂起,直到下一次输出结果产生。这种方式在需要连续执行多个代码单元格时较为常用,可以保证每次运行结果都能显示出来,避免临时的空白界面。 总之,clear_output() 是一个方便的函数,用于在 Jupyter Notebook 中清除输出结果。它可以使得代码运行界面更加整洁,方便我们观察和处理结果。 ### 回答3: clear_output()是IPython中的一个函数,主要用于清空输出结果。 当我们在使用IPython进行交互式编程时,执行某些代码会产生输出结果,比如打印信息、绘制图形等。而在进行下一次交互之前,我们可能希望清空之前的输出结果,使得终端界面更加整洁。 这时就可以调用clear_output()函数,它会清空当前输出区域的内容。 clear_output()函数可以在任何代码位置调用,它没有参数。一般我们会把它放在一段代码的结尾,以确保执行完该段代码后立即清空输出结果。 例如,我们在一段代码中生成了一张图片,使用了plt.show()将其显示。如果不清空输出结果,在下一次交互之前这张图片会一直显示在终端中。而我们可以在plt.show()的后面调用clear_output()函数,这样在下一次交互时输出区域就会被清空,不再显示该张图片。 总之,clear_output()函数是IPython中一个方便的工具函数,可以用于清空输出结果,使得终端界面更加整洁。
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解释以下每一行代码%% 初始化数据 clc clear close all %% 导入数据 data = xlsread('数据集.xlsx','Sheet1','A1:F100');%导入数据库 %% 划分训练集和测试集 TE= randperm(100);%将数据打乱,重新排序; PN = data(TE(1: 80), 1: 5)';%划分训练集输入 TN = data(TE(1: 80), 6)';%划分训练集输出 PM = data(TE(81: end), 1: 5)';%划分测试集输入 TM = data(TE(81: end), 6)';%划分测试集输出 %% 数据归一化 [pn, ps_input] = mapminmax(PN, 0, 1);%归一化到(0,1) pn=pn'; pm = mapminmax('apply', PM, ps_input);%引用结构体,保持归一化方法一致; pm=pm'; [tn, ps_output] = mapminmax(TN, 0, 1); tn=tn'; %% 模型参数设置及训练模型 trees = 100; % 决策树数目 leaf = 5; % 最小叶子数 OOBPrediction = 'on'; % 打开误差图 OOBPredictorImportance = 'on'; % 计算特征重要性 Method = 'regression'; % 选择回归或分类 net = TreeBagger(trees, pn, tn, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,... 'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf); importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 重要性 %% 仿真测试 pyuce = predict(net, pm ); %% 数据反归一化 Pyuce = mapminmax('reverse', pyuce, ps_output); Pyuce =Pyuce'; %% 绘图 figure %画图真实值与预测值对比图 plot(TM,'bo-') hold on plot(Pyuce,'r*-') hold on legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') grid on figure % 绘制特征重要性图 bar(importance) legend('各因素重要性') xlabel('特征') ylabel('重要性') %% 相关指标计算 error=Pyuce-TM; [~,len]=size(TM); R2=1-sum((TM-Pyuce).^2)/sum((mean(TM)-TM).^2);%相关性系数 MSE=error*error'/len;%均方误差 RMSE=MSE^(1/2);%均方根误差 disp(['测试集数据的MSE为:', num2str(MSE)]) disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(RMSE)]) disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)]) 训练集测试集参数怎样选择?数据代表含义是什么?

这段代码有错误,我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据,线性? p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小,128是个数 %对于一维数据,卷积核第二个参数为1就行了,这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层,用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法:sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

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