B = np.append(np.array(False, ndmin=2), A[0:-1, :], axis=0)什么意思

时间: 2024-05-29 17:10:44 浏览: 74
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Python中axis=0和axis=1的理解

这行代码的意思是将一个值为False的一维数组添加到矩阵A的第一行上方，形成一个新的矩阵B。其中，np.array(False, ndmin=2)将False转换为一个二维矩阵，ndmin=2表示强制将False转换为二维矩阵；A[0:-1, :]表示取A矩阵除了最后一行之外的所有行，axis=0表示在行的方向上进行拼接。因此，B矩阵比A矩阵多了一行，第一行是全为False的一行。
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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

data = np.arange(0, 156) data = data.tolist() samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) ...

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) 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) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我输出每一次的b值并且将导入dataload里面可以用于深度学习

data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False)...

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) 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) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我调用每一次的b值并且将每一次的b值循环导入dataload里面可以用于深度学习

data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False)...

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data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] dataloader_list = [] # 用于存放每个b值的dataloader a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len...

predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析

对于其他列，i在1到31之间时，预测值是前i-1个预测值和训练集中后30+i列数据的平均值的平均值（0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + np.mean(predictions[:i], axis=0))...

改写以下代码：import random import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算欧拉距离 def calcDis(dataSet, centroids, k): clalist = [] for data in dataSet: diff = np.tile(data, (k, 1)) - centroids # 相减 (np.tile(a,(2,1))就是把a先沿x轴复制1倍，即没有复制，仍然是 [0,1,2]。 # 再把结果沿y方向复制2倍得到array([[0,1,2],[0,1,2]])) squaredDiff = diff ** 2 # 平方 squaredDist = np.sum(squaredDiff, axis=1) # 和 (axis=1表示行) distance = squaredDist ** 0.5 # 开根号 clalist.append(distance) clalist = np.array(clalist) # 返回一个每个点到质点的距离len(dateSet)*k的数组 return clalist

squared_distance = np.sum(squared_diff, axis=1) distance = squared_distance ** 0.5 distance_list.append(distance) distance_array = np.array(distance_list) # 返回每个点到质心的距离，形状为...
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np.append函数是NumPy库中的函数，用于在数组末尾添加值。它的语法如下： python np.append(arr, values, axis=None) ...print(np.append(c, b, axis=1)) # 报错，因为二维数组只有axis=0方向

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例如，下面的代码将在数组a的末尾添加值1和2： import numpy as np a = np.array([0]) b = np.append(a, [1, 2]) print(b) # 输出 [0 1 2] 需要注意的是，在处理大型数组时，频繁使用np.append()会导致...

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