if not normalized: D = scipy.sparse.diags(d.A.squeeze(), 0) L = D - W解释
时间: 2024-06-03 21:07:38 浏览: 14
这段代码是对图的 Laplacian 矩阵进行计算。其中,输入的 W 是稀疏矩阵,表示图的邻接矩阵。d 是一个稀疏对角矩阵,其中 d[i][i] 表示节点 i 的度数。如果输入矩阵没有被标准化,那么就需要进行标准化处理,将 d 矩阵中的每个元素除以该节点的度数,得到一个新的对角矩阵 D。最后,根据 Laplacian 矩阵的定义,L = D - W。这个 Laplacian 矩阵通常用于图的聚类、谱分析等任务中。
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改错def datadeal(data): # 数据描述 data.describe() # 删除列 if 'Unnamed: 0' in data.columns: data = data.drop(columns=['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data = data.drop(columns=['编号']) # 实例化 StandardScaler 对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 normalized_data = scaler.fit_transform(data) # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = normalized_data.corr() # 使用热力图可视化相关性 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) # 显示图形 plt.show() return normalized_data
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
def datadeal(data):
# 数据描述
data.describe()
# 删除列
if 'Unnamed: 0' in data.columns:
data = data.drop(columns=['Unnamed: 0'])
elif '编号' in data.columns:
data = data.drop(columns=['编号'])
# 实例化 StandardScaler 对象
scaler = StandardScaler()
# 对数据进行标准化
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
# 将标准化后的数据转为 DataFrame
normalized_data = pd.DataFrame(normalized_data, columns=data.columns)
# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = normalized_data.corr()
# 使用热力图可视化相关性
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)
# 显示图形
plt.show()
return normalized_data
```
请注意,这只是修改了之前代码中的一些错误,并添加了需要导入的库。具体的数据处理和可视化部分可能需要根据您的实际需求进行调整。
attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map) for i in range(attention_map.shape[3]): channel = attention_map[:, :, :, i] # channel = np.reshape(attention_map[:, :, i],14,14) # for j in range(attention_map.shape[0]): #14*14 # max_value = np.max(channel) threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel,60)# yu zhi wei 60%,she qu xia yu 60%de bu fen threshold1 = np.full((14,14),threshold) print(channel,type(channel)) print(threshold1,type(threshold1)) normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0) attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)有哪些错误,帮我改过来
在这段代码中,有几个错误:
1. `tf.expend_dims` 应该是 `tf.expand_dims`,这是一个打错字的错误。
2. `tf.concat` 中的 `tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1)` 应该修改为 `tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1)`。
3. `threshold1` 应该被转换为 `tf.constant`,以与 `channel` 和其他张量的类型匹配。
4. `attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)` 中的 `tf.expend_dims` 应该改为 `tf.expand_dims`。
下面是修改后的代码:
```
attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map)
for i in range(attention_map.shape[3]):
channel = attention_map[:, :, :, i]
threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel, 60)
threshold1 = tf.constant(np.full((14, 14), threshold))
normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0)
attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)
```