x_train, y_train, x_valid, y_valid, x_test, y_test = dataprocess.prepro(d_path=path,length=length, number=number, normal=normal, rate=rate, enc=True, enc_step=28) IndentationError: unexpected indent
时间: 2024-02-10 14:24:03 浏览: 32
这个错误是由于代码缩进错误导致的。在Python中,缩进非常重要,它用来表示代码块的开始和结束。在你提供的代码中,错误的缩进导致了IndentationError异常。
请确保在对齐函数调用参数时使用正确的缩进。你可以尝试以下方式来修复这个错误:
```python
x_train, y_train, x_valid, y_valid, x_test, y_test = dataprocess.prepro(d_path=path, length=length,
number=number,
normal=normal,
rate=rate,
enc=True, enc_step=28)
```
注意,每个参数都应该与函数调用的第一个字符对齐,并且在逗号后面有一个空格。这样就能正确地对齐函数调用参数,避免IndentationError异常。
相关问题
class Logistic_Regression: def __init__(self, lr_rate = 0.01, max_iter = 100000, tol = 1e-2 ): self.lr_rate = lr_rate self.max_iter = max_iter self.tol = tol self.w = None def preprocessing(self, x): row = x.shape[0] y = np.ones(row).reshape(row, 1) x_prepro = np.hstack((x, y)) return x_prepro def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def fit(self, x_train, y_train): X = self.preprocessing(x_train) y = y_train.T self.w = np.array([[0] * X.shape[1]], dtype = float) k = 0 for loop in range(self.max_iter): z = np.dot(X, self.w.T) grad = X * (y - self.sigmoid(z)) grad = grad.sum(axis = 0) if (np.abs(grad) < self.tol).all(): break else: self.w += self.lr_rate * grad k += 1 print("最终的迭代次数为:".format(k)) print("最终的梯度为:".format(grad)) print("最终的权重为:".format(self.w[0])) return self.w[0] def predict(self, x): p = self.sigmoid(np.dot(self.preprocessing(x), self.w.T )) print("Y = 1的概率被估计为:{}".format(p[0][0])) p[np.where(p > 0.5)] = 1 p[np.where(p < 0.5)] = 0 return p def score(self, x, y): y_c = self.predict(x) error_rate = np.sum(np.abs(y_c - y.T)) / y_c.shape[0] return 1 - error_rate
这是一个逻辑回归的类,包含了预处理、sigmoid函数、拟合、预测和评分等方法。其中,预处理方法将输入的x矩阵增加一列全为1的列,sigmoid函数是逻辑回归中的激活函数,拟合方法使用梯度下降法来更新权重,预测方法将输入的x矩阵预处理后,使用训练好的权重来计算Y=1的概率,并将概率大于0.5的预测为1,小于0.5的预测为0,评分方法计算预测结果与真实结果的误差率。
解释 import pywt import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import preprocess path = r'F:\biyesheji\4\hebingmat' x_train, y_train, x_valid, y_valid, x_test, y_test = preprocess.prepro( d_path=path, length=784, number=30, normal=True, rate=[0.6, 0.2, 0.2], enc=False, enc_step=28) for i in range(0, len(x_valid)): N = 784 fs = 12000 t = np.linspace(0, 784 / fs, N, endpoint=False) wavename = 'cmor3-3' totalscal = 256 fc = pywt.central_frequency(wavename) cparam = 2 * fc * totalscal scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(x_valid[i], scales, wavename, 1.0 / fs) plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr)) plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(784 / 100, 784 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) x = r'./cwt_picture/valid/' + str(i) + '-' + str(y_valid[i]) + '.jpg' plt.savefig(x)
这段代码主要是进行连续小波变换(CWT)并可视化结果。首先,使用 `pywt` 库导入所需的函数和模块。然后,使用 `preprocess` 库中的 `prepro` 函数加载数据集并进行预处理。接下来,使用 `for` 循环遍历验证集中的每个样本,对每个样本进行 CWT 变换。在变换过程中,设置了信号长度、采样频率、小波名称、总比例尺数、中心频率和尺度等参数。最后,使用 `matplotlib.pyplot` 库将结果可视化并保存为图片。其中 `plt.contourf` 函数用于绘制等高线图,`plt.axis` 函数用于设置坐标轴,`plt.gcf` 函数用于获取当前的 `figure` 对象,`plt.gca` 函数用于获取当前的 `axes` 对象,`plt.subplots_adjust` 函数用于调整子图的布局,`plt.margins` 函数用于设置边缘大小。最后,将图片保存到指定的文件夹中。
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