for i in range(a1.shape[0]): for j in range(a2.shape[1]): r[i][j]=maximum(a1[i],a2[:,j:j+1].flatten()) 代码逐句解释

时间: 2023-05-30 11:05:51 浏览: 105
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Python for i in range ()用法详解

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- 第一行：使用for循环迭代a1数组的所有行。a1.shape[0]返回a1数组的行数。 - 第二行：使用for循环迭代a2数组的所有列。a2.shape[1]返回a2数组的列数。 - 第三行：r[i][j]的值是a1[i]和a2[:,j:j+1].flatten()中的最大值。a2[:,j:j+1]表示a2数组的第j列，flatten()将其转换为1D数组。 - maximum()函数用于比较两个数组或标量并返回较大的值。
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def f(x,l=[]): for i in range(x): l.append(i*i) print(l) f(2) f(3,[3,2,1]) f(3)

for i in range(x): l.append(i*i) print(l) f(2) f(3,[3,2,1]) f(3) 函数f接受两个参数，x和l，其中l有一个默认值[]，表示一个空列表。当不传递l的值时，它将使用默认值。 在第一次调用f(2)...

import numpy as np import sympy as sp A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b = sp.Matrix(sp.symbols('a1:4')) augmented_matrix = np.hstack((A, b)) # 将方阵部分变为上三角矩阵 for i in range(A.shape[0]): for j in range(i + 1, A.shape[0]): if augmented_matrix[i, i] == 0: # 如果对角线上的元素为0，进行行交换 for k in range(i + 1, A.shape[0]): if augmented_matrix[k, i] != 0: augmented_matrix[[i, k], :] = augmented_matrix[[k, i], :] break if augmented_matrix[j, i] != 0: # 进行行变换，使得第j行的第i个元素为0 factor = augmented_matrix[j, i] / augmented_matrix[i, i] augmented_matrix[j, :] -= factor * augmented_matrix[i, :] b[j, 0] -= factor * b[i, 0] # 将方阵部分变为单位矩阵 for i in range(A.shape[0] - 1, -1, -1): for j in range(i - 1, -1, -1): if augmented_matrix[j, i] != 0: # 进行行变换，使得第j行的第i个元素为0 factor = augmented_matrix[j, i] / augmented_matrix[i, i] augmented_matrix[j, :] -= factor * augmented_matrix[i, :] b[j, 0] -= factor * b[i, 0] # 输出新的列矩阵 new_b = b[:, 0] print(new_b)这里输出new_b之后，我想要再去求b中的每个元素对于原本的列向量（a1，a2……）的投影，并合成新的一个矩阵

for j in range(i + 1, A.shape[0]): if augmented_matrix[i, i] == 0: # 如果对角线上的元素为0，进行行交换 for k in range(i + 1, A.shape[0]): if augmented_matrix[k, i] != 0: augmented_matrix[[i, k],...

def maximum(a1,a2): r = np.zeros(shape=(len(a1)),dtype=float) for i in range(len(a1)): r[i]=a1[i]*a2[i] #最大代数合成法 # r[i]=min(a1[i],a2[i]) #最大最小合成法 return max(r) 代码的作用

这是一个函数，函数名为maximum。它接受两个参数a1和a2，它们是两个数组。函数内部定义了一个数组r，长度...然后用for循环遍历a1数组，将a1和a2对应位置的元素相乘，并将结果存入r数组对应位置。最后，函数返回r数组。

将这段c++代码转换为matlab代码def schmidt_orthogonality(matrix_org, debug=False): """ b1 = a1, b2 = a2 - kb1, b3 = a3 - k1b1 - k2b2 :param matrix_org: m x n matrix, m >= n 且满秩 :return: """ m, n = matrix_org.shape matrix_ortho = matrix_org.copy() matrix_ortho = np.asarray(matrix_ortho, dtype=np.float) coefficient = np.zeros(shape=(m, n)) # 系数矩阵k、k1、k2 coefficient[0, 0] = 1 # b1 = a1 for i in range(1, n): # 开始处理下一列 coefficient[i, i] = 1 for j in range(i): b_j = matrix_ortho[:, j] k_j = np.dot(b_j, matrix_org[:, i]) / np.dot(b_j, b_j) coefficient[j, i] = k_j matrix_ortho[:, i] -= k_j * b_j # 正交向量b1,b2...做正交化处理，系数也做相应的改变 for i in range(n): devider = np.dot(matrix_ortho[:, i], matrix_ortho[:, i]) if abs(devider) < 1e-16: # 避免除以0 matrix_ortho[:, i] *= 0 else: devider = np.sqrt(devider) matrix_ortho[:, i] /= devider coefficient[i, :] *= devider print('result:', matrix_ortho) return matrix_ortho, coefficient

for j = 1:i-1 b_j = matrix_ortho(:,j); k_j = dot(b_j, matrix_org(:,i)) / dot(b_j, b_j); coefficient(j,i) = k_j; matrix_ortho(:,i) = matrix_ortho(:,i) - k_j * b_j; end end for i = 1:n devider =...

def nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda): # Reshape nn_params back into the parameters Theta1 and Theta2 Theta1 = nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) Theta2 = nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) m = X.shape[0] J=0 X = np.hstack((np.ones((m,1)),X)) y10 = np.zeros((m,num_labels)) a1 = sigmoid(X @ Theta1.T) a1 = np.hstack((np.ones((m,1)), a1)) # hidden layer a2 = sigmoid(a1 @ Theta2.T) # output layer for i in range(1,num_labels+1): y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0) for j in range(num_labels): J = J + sum(-y10[:,j] * np.log(a2[:,j]) - (1-y10[:,j])*np.log(1-a2[:,j])) cost = 1/m* J reg_J = cost + Lambda/(2*m) * (np.sum(Theta1[:,1:]**2) + np.sum(Theta2[:,1:]**2)) # Implement the backpropagation algorithm to compute the gradients grad1 = np.zeros((Theta1.shape)) grad2 = np.zeros((Theta2.shape)) for i in range(m): xi= X[i,:] # 1 X 401 a1i = a1[i,:] # 1 X 26 a2i =a2[i,:] # 1 X 10 d2 = a2i - y10[i,:] d1 = Theta2.T @ d2.T * sigmoidGradient(np.hstack((1,xi @ Theta1.T))) grad1= grad1 + d1[1:][:,np.newaxis] @ xi[:,np.newaxis].T grad2 = grad2 + d2.T[:,np.newaxis] @ a1i[:,np.newaxis].T grad1 = 1/m * grad1 grad2 = 1/m*grad2 grad1_reg = grad1 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta1.shape[0],1)),Theta1[:,1:])) grad2_reg = grad2 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta2.shape[0],1)),Theta2[:,1:])) return cost, grad1, grad2,reg_J, grad1_reg,grad2_reg

这是一个实现神经网络的...该函数首先将参数Theta1和Theta2恢复成原来的矩阵形式，然后计算每个样本的预测值和损失函数，再计算每个参数的梯度。最后，该函数返回损失函数和梯度，包括未经过正则化和经过正则化的梯度。

将下列代码补充成完整的程序：def dense(a_in,W,b,g): units=W.shape[1] a_out=np.zeros(units) for j in range(units): w=W[:j] z=np.dot(w,a_in)+b[j] a_out[j]=g(z) return a_out def sequential(x): a1=dense(x,W1,b1) a2=dense(a1,W2,b2) a3=dense(a2,W3,b3) a4=dense(a3,W4,b4) f_x=a4 return f_x W=np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b=np.array([-1,1,2]) a_in=np.array([-2,4])

for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2]...

修改代码：import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], ...

解释每行代码：import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:,j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) b3 = np.array([2, 2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

第五行代码：for j in range(units): 循环遍历该层的所有神经元，其中j表示当前神经元的索引。 第六行代码：w = W[:,j] 取出权重矩阵W的第j列，即当前神经元的权重向量，并将其赋值给变量w。 第七行代码：z = np....

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:,j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) b3 = np.array([2, 2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

具体来说，dense函数实现了一个全连接层，其输入为a_in，权重矩阵为W，偏置向量为b，激活函数为g。而sequential函数则将三个全连接层组成了一个三层神经网络，并对输入x进行前向传播，最终输出f_x。 在这个例子中...

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[0] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2], [3,-4], [-5,6]]) b2 = np.array([2,-2]) W3 = np.array([[-2,1], [3,-4]]) b3 = np.array([1,-2]) W4 = np.array([[3,-1]]) b4 = np.array([-2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) a4 = dense(a3, W4, b4, np.tanh) f_x = a4 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，包括了四个全连接层（dense）和四个激活函数（np.tanh），将输入向量a_in经过多次线性变换和非线性变换后，得到输出向量f_x。其中，每个全连接层的参数（权重W和偏置b）都是...

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上述代码报错：shapes (1,) and (2,) not aligned: 1 (dim 0) != 2 (dim 0)

for j in range(units): w = W[j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2], ...

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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。