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
时间: 2024-03-21 16:43:35 浏览: 11
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。
解释每行代码: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], [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))
第一行代码:import numpy as np
导入了numpy库并将其重命名为np,以便在代码中使用numpy中的函数和方法。
第二行代码:def dense(a_in, W, b, g):
定义了一个名为dense的函数,该函数接受四个参数:输入向量a_in,权重矩阵W,偏置向量b,激活函数g。
第三行代码:units = W.shape[1]
计算权重矩阵W的列数,即该层的神经元数量,并将其赋值给变量units。
第四行代码:a_out = np.zeros(units)
创建一个长度为units的全0向量,并将其赋值给变量a_out,用于存储该层的输出向量。
第五行代码:for j in range(units):
循环遍历该层的所有神经元,其中j表示当前神经元的索引。
第六行代码:w = W[:,j]
取出权重矩阵W的第j列,即当前神经元的权重向量,并将其赋值给变量w。
第七行代码:z = np.dot(w, a_in) + b[j]
计算该神经元的加权输入,即将权重向量w与输入向量a_in做点积,并加上该神经元的偏置b[j]。
第八行代码:a_out[j] = g(z)
将该神经元的加权输入z通过激活函数g进行非线性变换,并将结果赋值给输出向量a_out的第j个元素。
第九行代码:return a_out
返回该层的输出向量a_out。
第十行代码:def sequential(x):
定义了一个名为sequential的函数,该函数接受一个参数x,表示神经网络的输入向量。
第十一行代码:W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
定义了第一层的权重矩阵W1,其大小为2x2,表示有两个输入和两个神经元。
第十二行代码:b1 = np.array([-1, -1])
定义了第一层的偏置向量b1,其大小为2,表示有两个神经元,每个神经元都有一个偏置。
第十三行代码:W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]])
定义了第二层的权重矩阵W2,其大小为2x2,表示有两个神经元和两个输入。
第十四行代码:b2 = np.array([1, 1])
定义了第二层的偏置向量b2,其大小为2,表示有两个神经元,每个神经元都有一个偏置。
第十五行代码:W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]])
定义了第三层的权重矩阵W3,其大小为2x2,表示有两个神经元和两个输入。
第十六行代码:b3 = np.array([2, 2])
定义了第三层的偏置向量b3,其大小为2,表示有两个神经元,每个神经元都有一个偏置。
第十七行代码:a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh)
调用dense函数,计算第一层的输出向量a1,其中输入向量为x,权重矩阵为W1,偏置向量为b1,激活函数为tanh。
第十八行代码:a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh)
调用dense函数,计算第二层的输出向量a2,其中输入向量为a1,权重矩阵为W2,偏置向量为b2,激活函数为tanh。
第十九行代码:a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh)
调用dense函数,计算第三层的输出向量a3,其中输入向量为a2,权重矩阵为W3,偏置向量为b3,激活函数为tanh。
第二十行代码:f_x = a3
将第三层的输出向量a3赋值给变量f_x,表示神经网络的最终输出。
第二十一行代码:return f_x
返回神经网络的最终输出向量f_x。
第二十二行代码:a_in = np.array([-2, 4])
定义了输入向量a_in,其大小为2。
第二十三行代码:print(sequential(a_in))
调用sequential函数,对输入向量a_in进行前向传播,输出神经网络的最终输出向量。