In[ 371: a =np.array([[1,2,3], [4,5,6]]） b= np.arange(0, 1.0,0.1) c = np. sin(b) ＃长度为 10 print (c) np. savez('result. npz', a, b, sin_array = c) r = np. load( 'result. npz') r['arr 0'] ＃数组a

这是一个Python代码片段，其中使用了NumPy库。代码的功能是创建一个包含三个数组a、b和c的NumPy压缩文件，并将其保存为'result.npz'。数组a是一个2×3的二维数组，数组b是一个长度为10的一维数组，数组c是一个长度为10的一维数组，包含了数组b中每个元素的正弦值。最后，代码从'result.npz'文件中加载数据，将数组a打印出来。

需要注意的是，代码中有一个语法错误。第一行中的二维数组a定义中，有一个额外的右括号。正确的代码应该是：

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

此外，最后一行应该是：

r['arr_0'] # 数组a

其中下划线是必需的，因为r中的数组名称实际上是'arr_0'，而不是'arr 0'。

相关问题

修改代码：import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

修改后的代码如下：

import numpy as np

def dense(a_in, W, b, g):
    units = W.shape[1]
    a_out = np.zeros(units)
    for j in range(units):
        w = W[:, j]
        z = np.dot(w, a_in) + b[j]
        a_out[j] = g(z)
    return a_out

def sequential(x):
    W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b1 = np.array([-1, -1])
    W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]])
    b2 = np.array([1, 1])
    W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]])
    b3 = np.array([2, 2])
    a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh)
    a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh)
    a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh)
    f_x = a3
    return f_x

a_in = np.array([-2, 4])
print(sequential(a_in))

主要的修改：

1. 修改了 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的维度，使其与输入向量 `x` 和输出向量 `f_x` 的维度匹配。

2. 将 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的值修改为与原代码的维度匹配的值。

这样，您应该可以成功运行该代码并得到正确的输出了。

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[0] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2], [3,-4], [-5,6]]) b2 = np.array([2,-2]) W3 = np.array([[-2,1], [3,-4]]) b3 = np.array([1,-2]) W4 = np.array([[3,-1]]) b4 = np.array([-2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) a4 = dense(a3, W4, b4, np.tanh) f_x = a4 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，包括了四个全连接层（dense）和四个激活函数（np.tanh），将输入向量a_in经过多次线性变换和非线性变换后，得到输出向量f_x。其中，每个全连接层的参数（权重W和偏置b）都是事先确定好的，依次为W1, b1, W2, b2, W3, b3, W4, b4。这个神经网络的输入维度为2，输出维度为1。通过执行这段代码，可以得到神经网络对输入a_in的预测输出。