python使用for循环,设定range1-8,批量生成以tt_1到tt_8的文件夹
时间: 2023-11-27 10:51:26 浏览: 23
好的,您可以按照以下代码来批量生成文件夹:
```
import os
for i in range(1, 9):
folder_name = f"tt_{i}"
os.mkdir(folder_name)
```
这段代码中,我们使用了 Python 的 `os` 模块,其中的 `os.mkdir()` 函数可以用来创建文件夹。我们使用 `for` 循环以及 `range()` 函数来遍历从 1 到 8 的数字,然后在每个循环中根据当前的数字生成文件夹名字,最后使用 `os.mkdir()` 函数来创建对应的文件夹。
相关问题
TT分解的python代码
请问你需要什么样的TT分解的Python代码?TT分解是一种张量分解的方法,根据不同的需求和数据可以有多种不同的实现方式。可以提供一个简单的TT分解实现供参考:
```python
import numpy as np
def tt_decomposition(X, d, r):
"""
TT分解的Python实现,其中X为需要分解的张量,
d为每个维度上的秩,r为内秩大小
Args:
X: np.ndarray, 需要分解的d维张量
d: list, 每个维度上的秩
r: int, 内秩大小
Returns:
core: np.ndarray, 核张量
factors: list of np.ndarray, 分解后的因子矩阵
"""
n = len(d)
core = np.zeros([r]*n)
factors = []
# 执行TT分解
for i in range(n):
# 计算当前维度的因子矩阵
M = X.reshape([np.prod(d[:i]), d[i], np.prod(d[i+1:])])
U, S, V = np.linalg.svd(M, full_matrices=False)
U = U[:, :r]
V = S.reshape([r, 1]) * V[:r, :]
factors.append(U)
# 计算核张量值
core_slice = np.tensordot(core, U, (i, 0))
core = np.transpose(np.tensordot(V, core_slice, (1, 1)), (1, 0) + tuple(range(2, n+1)))
return core, factors
```
这个函数通过numpy实现了TT分解,可以将一个d维的张量分解成r个秩为d_i的因子矩阵和一个核张量。具体实现可以参考其中的注释。
根据我国1978到2020年gdp数值生成年份虚拟变量tt小于2008是零否则为一代码
根据我国1978到2020年的GDP数值生成年份虚拟变量tt小于2008时,代码为零,否则为一。下面是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 创建1978到2020年的年份列表
years = list(range(1978, 2021))
# 创建GDP数值列表(这里只是示例数据,实际情况需要根据实际数据填充)
gdp_values = [xxxx, xxxx, ..., xxxx]
# 创建一个字典,将年份和GDP数值对应起来
data = {'Year': years, 'GDP': gdp_values}
# 将字典转换为数据框
df = pd.DataFrame(data)
# 添加年份虚拟变量列tt,如果年份小于2008则为零,否则为一
df['tt'] = df['Year'].apply(lambda x: 0 if x < 2008 else 1)
print(df)
```
这段代码中,我们先创建了包括1978到2020年的年份列表,然后根据实际数据创建GDP数值列表。接着,将年份和GDP数值对应起来,并将字典转换为数据框。最后,在数据框中添加了一个名为"tt"的列,使用lambda函数判断年份是否小于2008以确定"tt"的值是0还是1。最后输出数据框。
请注意,在代码中的xxxx需要被替换为实际的GDP数值。此外,这段代码使用了Python的pandas库,因此在运行之前需要确保已经安装了pandas库。