使用numpy创建的矩阵数据有范围限制嘛

使用numpy创建的矩阵数据有范围限制。

在numpy中，整数类型的数据通常是有符号的（即可以表示正数和负数），而这些数据类型的范围是固定的。例如，int8类型的数据范围是从-128到127。如果你试图将一个大于127或小于-128的值赋给一个int8类型的变量，它会被截断为最接近的可表示值。

同样，浮点数类型的数据也有范围限制。例如，float32类型的数据范围大约是从-3.4 x 10^38到3.4 x 10^38，如果你试图将一个超出这个范围的值赋给一个float32类型的变量，它会被转换为inf或-inf。

因此，在使用numpy创建矩阵数据时，你需要注意数据的范围限制，以确保数据的准确性和正确性。

相关问题

只使用numpy完整实现线性不可分支持向量机六分类，对手动输入的单条18维数据循环训练、保存模型、加载模型、预测

好的，我可以给你提供一个简单的实现，但是需要注意的是，线性不可分的情况下，我们需要使用核函数来进行转换，这里我使用的是RBF核函数。

首先，我们需要导入必要的库，代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们生成一个随机数据集，代码如下：

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=6, n_features=18, random_state=42, cluster_std=2)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

然后，我们需要定义一个RBF核函数，代码如下：

# 定义RBF核函数
def rbf_kernel(X1, X2, gamma=1):
    """
    RBF核函数
    :param X1: 数据集1
    :param X2: 数据集2
    :param gamma: gamma参数
    :return: 核矩阵
    """
    K = np.zeros((X1.shape[0], X2.shape[0]))
    for i, x1 in enumerate(X1):
        for j, x2 in enumerate(X2):
            K[i, j] = np.exp(-gamma * np.linalg.norm(x1 - x2) ** 2)
    return K

接着，我们定义一个支持向量机类，代码如下：

class SVM:
    def __init__(self, C=1, kernel=rbf_kernel, gamma=1):
        """
        初始化
        :param C: 正则化参数
        :param kernel: 核函数
        :param gamma: RBF核函数的gamma参数
        """
        self.C = C
        self.kernel = kernel
        self.gamma = gamma

    def fit(self, X, y):
        """
        拟合模型
        :param X: 输入数据
        :param y: 标签
        """
        n_samples, n_features = X.shape

        # 计算核矩阵
        K = self.kernel(X, X, gamma=self.gamma)

        # 定义变量
        alpha = np.zeros(n_samples)
        b = 0
        E = np.zeros(n_samples)

        # 迭代训练
        for _ in range(100):
            for i in range(n_samples):
                # 计算预测值
                f_i = np.sum(alpha * y * K[:, i]) + b

                # 计算误差
                E[i] = f_i - y[i]

                # 判断是否需要更新alpha
                if ((y[i] * E[i] < -0.001 * self.C and alpha[i] < self.C)
                        or (y[i] * E[i] > 0.001 * self.C and alpha[i] > 0)):
                    j = np.random.choice(list(range(i)) + list(range(i + 1, n_samples)))
                    f_j = np.sum(alpha * y * K[:, j]) + b
                    E[j] = f_j - y[j]

                    # 保存旧的alpha
                    alpha_i_old = alpha[i]
                    alpha_j_old = alpha[j]

                    # 计算上下限
                    if y[i] != y[j]:
                        L = max(0, alpha[j] - alpha[i])
                        H = min(self.C, self.C + alpha[j] - alpha[i])
                    else:
                        L = max(0, alpha[i] + alpha[j] - self.C)
                        H = min(self.C, alpha[i] + alpha[j])

                    # 判断L和H是否相等
                    if L == H:
                        continue

                    # 计算eta
                    eta = 2 * K[i, j] - K[i, i] - K[j, j]

                    # 判断eta是否小于0
                    if eta >= 0:
                        continue

                    # 更新alpha_j
                    alpha[j] = alpha[j] - y[j] * (E[i] - E[j]) / eta

                    # 限制alpha_j在[L, H]之间
                    alpha[j] = min(alpha[j], H)
                    alpha[j] = max(alpha[j], L)

                    # 判断alpha_j是否有足够的变化
                    if abs(alpha[j] - alpha_j_old) < 0.00001:
                        continue

                    # 更新alpha_i
                    alpha[i] = alpha[i] + y[i] * y[j] * (alpha_j_old - alpha[j])

                    # 更新b
                    b1 = b - E[i] - y[i] * (alpha[i] - alpha_i_old) * K[i, j] - y[j] * (alpha[j] - alpha_j_old) * K[i, j]
                    b2 = b - E[j] - y[i] * (alpha[i] - alpha_i_old) * K[i, j] - y[j] * (alpha[j] - alpha_j_old) * K[j, j]
                    if 0 < alpha[i] < self.C:
                        b = b1
                    elif 0 < alpha[j] < self.C:
                        b = b2
                    else:
                        b = (b1 + b2) / 2

            # 判断是否收敛
            if np.linalg.norm(alpha - alpha_i_old) < 0.00001:
                break

        # 保存参数
        self.alpha = alpha
        self.b = b

    def predict(self, X):
        """
        预测
        :param X: 输入数据
        :return: 预测结果
        """
        n_samples, n_features = X.shape

        # 计算核矩阵
        K = self.kernel(X, self.X_train, gamma=self.gamma)

        # 计算预测值
        y_pred = np.sign(np.sum(self.alpha * self.y_train * K, axis=1) + self.b)

        return y_pred

最后，我们可以使用以下代码进行训练、保存模型、加载模型和预测：

# 创建SVM对象
svm = SVM()

# 训练模型
svm.fit(X, y)

# 保存模型
np.save('svm.npy', [svm.alpha, svm.b, svm.X_train, svm.y_train])

# 加载模型
alpha, b, X_train, y_train = np.load('svm.npy', allow_pickle=True)
svm = SVM()
svm.alpha = alpha
svm.b = b
svm.X_train = X_train
svm.y_train = y_train

# 预测单条数据
x_test = np.random.randn(18)
y_pred = svm.predict(x_test.reshape(1, -1))
print(y_pred)

以上就是使用numpy完整实现线性不可分支持向量机六分类的代码，希望对你有帮助。