num_fea = ['price','v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3','v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12','v_13', 'v_14'] plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(df_train_new[num_fea].corr(), linewidths=0.1, cmap=sns.cm.rocket_r) plt.show()
时间: 2023-03-31 13:02:42 浏览: 59
这是一个数据分析的问题,我可以回答。这段代码是用于绘制热力图,展示数据集中数值型特征之间的相关性。其中,num_fea是数值型特征的列表,plt.figure()是设置图像的大小,sns.heatmap()是绘制热力图,linewidths是设置每个格子之间的间隔,cmap是设置颜色映射。最后,plt.show()是显示图像。
相关问题
train_fea = np.array([[]])
`train_fea = np.array([[]])` 这行代码创建了一个行数为 1,列数为 0 的二维空数组。这个数组中没有任何元素,因为第二个方括号中没有任何元素。
如果你需要创建一个空的二维数组,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
train_fea = np.empty((0, n)) # n 为列数
```
其中,`(0, n)` 表示行数为 0,列数为 `n` 的二维数组。这个数组中没有任何元素,但是可以向其中添加元素。如果你希望创建一个全是 0 的二维数组,可以使用 `np.zeros()` 方法,例如:
```python
import numpy as np
train_fea = np.zeros((0, n)) # n 为列数
```
这样就创建了一个行数为 0,列数为 `n`,元素全部为 0 的二维数组。
基于上述代码fea1_att, SelfAtt_score = GlobalSelfAttention(num_heads=n_heads, key_dim=k_dim)(fea1_embed)为什么无法调回
根据上述代码 `fea1_att, SelfAtt_score = GlobalSelfAttention(num_heads=n_heads, key_dim=k_dim)(fea1_embed)`,可以看出这行代码的目的是将 `fea1_embed` 输入到 `GlobalSelfAttention` 层中进行注意力计算,并将结果分别赋值给 `fea1_att` 和 `SelfAtt_score`。
如果你无法调回这个结果,可能是因为你没有正确地定义和初始化 `fea1_embed`、`GlobalSelfAttention` 层以及相关的变量。请确保以下几点:
1. `fea1_embed` 是正确定义和初始化的输入张量或变量。
2. `GlobalSelfAttention` 类已经正确定义,并且在使用之前已经实例化。
3. `n_heads` 和 `k_dim` 参数的值是正确设置的,并且与 `GlobalSelfAttention` 类的构造函数中定义的参数一致。
如果以上条件都满足,那么你应该能够成功调用 `GlobalSelfAttention` 层,并且获得计算结果以及注意力权重。请确保检查代码中是否存在其他错误或缺失部分,以便进一步排查问题。