mf_params_i = self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]是什么意思
时间: 2024-02-19 13:02:23 浏览: 18
这段代码是在Python中使用字典(dictionary)类型的数据结构进行操作。假设self.params是一个字典,mf_params是字典中的一个键(key),那么self.params['mf_params']就可以获取到这个键所对应的值(value),也就是一个列表(list)。
接下来,代码中使用了切片(slice)的方式对列表进行分割,这个分割的范围是从第i*m个元素开始,到第m*(i+1)个元素之前。也就是说,mf_params_i这个变量就是分割后的列表中,第i个子列表。
总体来说,这行代码的作用就是从字典中提取一个列表,并将这个列表分割成多个子列表,每个子列表包含m个元素。然后将其中第i个子列表赋值给变量mf_params_i。
相关问题
mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].reshape(self.m, 1))修正self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]
这段代码中,`self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]` 是第 `i` 个隶属度函数的参数列表,其中 `self.m` 是每个隶属度函数的参数数量。
如果要修正第 `i` 个隶属度函数的参数列表,可以直接修改 `self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]` 中的值即可。例如,如果要将第 `i` 个隶属度函数的第一个参数修改为 `new_value`,可以使用以下代码:
```
self.params['mf_params'][self.m + i * self.m] = new_value
```
需要注意的是,如果修改了隶属度函数的参数值,可能会影响到模型的输出结果,因此需要谨慎地进行修改,并进行必要的模型验证和调整。
for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)])出现operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改
根据您提供的错误信息,您需要将代码进行如下修改:
```python
for i in range(self.n):
mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1),
self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m],
self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+(i+1)*self.m])
```
在修改后的代码中,我们对`self.gaussmf()`函数的第二个和第三个参数进行了修改。其中,第二个参数`c`表示高斯函数的中心点,应该是一个长度为`self.m`的一维数组,因此我们将`self.params['mf_params'][:self.m]`修改为`self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m]`,以获取到第`i`个属性对应的中心点数组。类似地,第三个参数`sigma`表示高斯函数的标准差,应该也是一个长度为`self.m`的一维数组,因此我们将`self.params['mf_params'][self.m+i*self.m:self.m*(i+1)]`修改为`self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+(i+1)*self.m]`,以获取到第`i`个属性对应的标准差数组。