编程要求 根据提示,在Begin-End部分补充代码。 任务描述:假设给定训练数据集 (X,Y),其中每个样本 x 都包括 n 维特征,即 x=(x 1 ,x 2 ,x 3 ,…,x n ),类标签集合含有 k 个类别,即 y=(y 1 ,y 2 ,…,y k ) 。给定样本 x′ ,使用Python语言编程,求样本 x′ 属于第一个类别的概率 P(x′∣y 0 ) 。 任务1:根据条件独立假设,计算样本 xx 属于第一个类别的概率。提示:numpy.sum(a) 可实现对数组 a 求和;numpy.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出 x,不满足输出 y 。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试: 测试输入: 无 预期输出: 样本 xx = [0,1,0,1,1] 属于类别 0 的概率为: 0.023134412779181757 开始你的任务吧,祝你成功! # 导入库 import numpy as np # 共 100 个样本,每个样本 x 都包括 5 个特征 np.random.seed(0) x = np.random.randint(0,2,(100, 5)) # 共 100 个样本,每个样本 x 都属于 {0,1} 类别中的一个 np.random.seed(0) y = np.random.randint(0,2,100) # 给定 xx = [0,1,0,1,1] xx = np.array([0,1,0,1,1]) # setx_0 表示属于第一个类别的 x 的集合 setx_0 = x[np.where(y==0)] # 初始化 p_0,p_0 表示 xx 属于类别 0 的概率 p_0 = setx_0.shape[0] / 100 # 任务1:根据条件独立假设,求样本 xx 属于第一个类别的概率 ########## Begin ########## for i in range(5): p_0 = ########## End ########## # 打印结果 print("样本 xx = [0,1,0,1,1] 属于类别 0 的概率为:", p_0)
时间: 2023-12-06 07:02:34 浏览: 117
任务1的代码如下:
```
for i in range(5):
p_0 *= np.sum(setx_0[:, i] == xx[i]) / setx_0.shape[0]
```
其中 `setx_0[:, i] == xx[i]` 表示第 i 维特征值相同的样本数,除以 `setx_0.shape[0]` 得到条件概率。最后将所有条件概率相乘即为样本 xx 属于第一个类别的概率。
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1. 声明两个整数变量num1和num2,用于存储用户输入的两个数。
2. 使用cin语句依次从用户输入中读取num1和num2的值。
3. 声明一个整数变量sum,用于存储两个数的和。
4. 使用sum = num1 + num2计算两个数的和。
5. 使用cout语句将sum的值输出到屏幕上。
下面是具体代码实现:
#include <iostream>
int main() {
int num1, num2;
std::cout << "请输入两个整数:" << std::endl;
std::cin >> num1 >> num2;
int sum = num1 + num2;
std::cout << "两个整数的和为:" << sum << std::endl;
return 0;
}
在上述代码中,我们首先声明了两个整数变量num1和num2,然后使用cin语句从用户输入中分别读取两个数的值。接着,我们声明了一个整数变量sum,并将num1和num2的值相加,将结果存储到sum中。最后,使用cout语句将sum的值输出到屏幕上,完成了两个数的求和操作。
在右侧编辑器begin-end处补充代码,根据输入数据绘制热成像图并隐藏坐标
要根据输入数据绘制热成像图并隐藏坐标,可以使用Python中的matplotlib库来实现。
首先,需要导入所需的库和模块:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
然后,根据输入数据绘制热成像图,可以采用imshow函数:
data = np.random.rand(10, 10) # 假设输入数据为一个10x10的二维数组
plt.imshow(data, cmap='hot')
接着,隐藏坐标可以通过设置坐标轴的可见性来实现:
plt.gca().xaxis.set_visible(False)
plt.gca().yaxis.set_visible(False)
最后,在编辑器的begin-end处加入以上代码即可得到绘制热成像图并隐藏坐标的效果。完整代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.rand(10, 10) # 假设输入数据为一个10x10的二维数组
plt.imshow(data, cmap='hot')
plt.gca().xaxis.set_visible(False)
plt.gca().yaxis.set_visible(False)
plt.show()
这样就可以根据输入数据绘制热成像图并隐藏坐标。
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