X = np.concatenate((X1, X2))

时间: 2024-05-20 20:14:09 浏览: 136
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Python数组拼接np.concatenate实现过程

这行代码是将两个numpy数组（X1和X2）在第一个维度上拼接起来，生成一个新的numpy数组X。 举个例子，如果X1的形状是(100, 10)，X2的形状是(200, 10)，那么拼接后的X的形状就是(300, 10)。这里的第一个维度是指样本数量，第二个维度是指每个样本的特征数量。 注意，拼接时要保证两个数组除了拼接维度外，其它维度的大小一致，否则会报错。
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数组的拼接 np.concatenate( ) np.append( )用法和区别

这里主要讨论两种常用的方法：np.concatenate() 和 np.append()。它们都用于将多个数组组合成一个新数组，但有着不同的特性和使用场景。 首先，np.concatenate() 函数允许一次合并多个数组。它的基本语法是 ...

解释下列代码x = np.concatenate((x1,x2),axis=0)y = np.concatenate((np.repeat(1,500),np.repeat(-1,500)),axis=0)

具体来说，第一行代码中的x1和x2是两个数组，axis=0表示将它们在第0个维度（即行方向）上进行拼接，生成一个新的数组x。 第二行代码中首先使用了NumPy库中的repeat函数，将数字1重复500次和数字-1重复500次，得到两...

X1 = np.dot(X, [[4, 1], [1, 1]]) X2 = np.dot(X[:50], [[1, 1], [1, -5]]) - 2 X = np.concatenate((X1, X2)) y = [0] * 100 + [1] * 50啥意思

这段代码中，首先创建了一个 $100 \times 2$ 的矩阵 $X$，其中前50行（下标为0到49）为原矩阵各行与矩阵 $\begin{bmatrix}4 & 1 \\ 1 & 1\end{bmatrix}$ 相乘得到的结果，后50行（下标为50到99）为原矩阵前50行（即...

X1 = bos['INDUS'].values.reshape(-1, 1) X2 = bos['CRIM'].values.reshape(-1, 1) X = np.concatenate((X1, X2), axis = 1) 上述代码做了什么

上述代码创建了一个新的数组 X。...然后，使用 numpy 库中的 concatenate 函数将这两个列向量按列（即 axis = 1）进行连接，得到一个新的二维数组 X，其中每一行包含 'INDUS' 和 'CRIM' 列的对应值。

逐行解释np.random.seed(0) X = np.random.randint(0, 10, size=(6, 2)) y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1]) data = pd.DataFrame(np.concatenate([X, y.reshape(-1, 1)], axis=1), columns=["x1", "x2", "y"]) print(data)

- data = pd.DataFrame(np.concatenate([X, y.reshape(-1, 1)], axis=1), columns=["x1", "x2", "y"])：将X和y按列方向进行拼接，生成一个包含三列的NumPy数组。然后，将该数组转换为一个Pandas DataFrame对象，...

import numpy as np, matplotlib.pyplot as mp from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets from sklearn import metrics np.random.seed(8) # 设定随机环境 # 创建随机样本 X, _ = datasets.make_blobs(centers=[[0, 0]]) X1 = np.dot(X, [[4, 1], [1, 1]]) X2 = np.dot(X[:50], [[1, 1], [1, -5]]) - 2 X = np.concatenate((X1, X2)) y = [0] * 100 + [1] * 50 # KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=2) y_kmeans = kmeans.fit(X).predict(X) # 绘图 for e, labels in enumerate([y, y_kmeans], 1): mp.subplot(1, 2, e) mp.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=40, alpha=0.6) mp.xticks(()) mp.yticks(()) mp.show()

这行代码是在Python中导入了一些常用的数据分析库和机器学习库，包括NumPy、Matplotlib和Scikit-learn。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库；...最后，使用了np.random.seed(8)函数设置了随机种子。

import numpy as np rows = int(input("输入行数：")) cols = int(input("输入列数：")) # 输入数据元素 data = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): value = float(input(f"输入元素[{i}, {j}]: ")) row.append(value) data.append(row) X0 = data m, n = X0.shape X1 = np.cumsum(X0) X1 = np.cumsum(X0) X2 = np.zeros((n-2, n)) for i in range(1, n-1): X2[i-1, i:] = X1[i] + X1[i+1] B = -0.5 * X2 t = np.ones((n-1, 1)) B = np.concatenate((B, t), axis=1) YN = X0[1:] P_t = YN / X1[:n-1] A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), YN.T) a = A[0] u = A[1] c = u / a b = X0[0] - c X = str(b) + 'exp(' + str(-a) + 'k)' + str(c) equation = 'X(k+1)=' + X print(equation) k = np.arange(len(X0)) Y_k_1 = b * np.exp(-a * k) + c Y = Y_k_1[1:] - Y_k_1[:-1] XY = np.concatenate(([Y_k_1[0]], Y)) print(XY) CA = np.abs(XY - X0) Theta = CA XD_Theta = CA / X0 AV = np.mean(CA) R_k = (np.min(Theta) + 0.5 * np.max(Theta)) / (Theta + 0.5 * np.max(Theta)) P = 0.5 R = np.sum(R_k) / len(R_k) print(R) Temp0 = (CA - AV) ** 2 Temp1 = np.sum(Temp0) / len(CA) S2 = np.sqrt(Temp1) AV_0 = np.mean(X0) Temp_0 = (X0 - AV_0) ** 2 Temp_1 = np.sum(Temp_0) / len(CA) S1 = np.sqrt(Temp_1) TempC = S2 / S1 * 100 C = str(TempC) + '%' SS = 0.675 * S1 Delta = np.abs(CA - AV) TempN = np.where(Delta <= SS)[0] N1 = len(TempN) N2 = len(CA) TempP = N1 / N2 * 100 P = str(TempP) + '%'

这段代码是用来计算指数平滑模型的预测值和评估模型拟合优度的指标。具体来说，根据输入的行数和列数创建一个矩阵，并根据用户输入的元素值进行填充。然后，根据指数平滑模型的公式计算预测值，并将其打印出来。...

使用以下代码生成数据集 def generate_data(): import numpy as np # 生成正类和负类数据点各100个，每个数据点有两个特征X1和X2 positive_class = np.random.normal(loc=[0.5, 0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) negative_class = np.random.normal(loc=[-0.5, -0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) # 向正类数据点添加噪声 positive_noise = np.random.normal(loc=[1., 1], scale=[1, 1], size=(10, 2)) positive_class = np.concatenate([positive_class, positive_noise], axis=0) # 向负类数据点添加噪声 negative_noise = np.random.normal(loc=[-1.5, -1.5], scale=[1, 1], size=(10, 2)) negative_class = np.concatenate([negative_class, negative_noise], axis=0) # 将正类和负类数据点组合成一个数据集 X = np.concatenate([positive_class, negative_class], axis=0) # 创建标签y，其中前110个数据点为正类，后110个数据点为负类 y = np.concatenate([np.ones(110), np.zeros(110)]) return X, y 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用合适的比例对数据集进行划分 4. 使用感知机模型，调整参数，使模型在测试集上准确率大于0.8 5. 绘制test数据集 6. 绘制在test集上的预测结果

X = np.concatenate([positive_class, negative_class], axis=0) # 创建标签y，其中前110个数据点为正类，后110个数据点为负类 y = np.concatenate([np.ones(110), np.zeros(110)]) return X, y X, y = ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from itertools import product from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier n_points = 100 X1 = np.random.multivariate_normal([1,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X2 = np.random.multivariate_normal([2,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) print (X.shape, y.shape) clfs = [] neighbors = [1,3,5,9,11,13,15,17,19] for i in range(len(neighbors)): clfs.append(KNeighborsClassifier(n_neighbors=neighbors[i]).fit(X,y)) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1)) f, axarr = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 12)) for idx, clf, tt in zip(product([0, 1, 2], [0, 1, 2]), clfs, ['KNN (k=%d)' % k for k in neighbors]): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) axarr[idx[0], idx[1]].contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) axarr[idx[0], idx[1]].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k') axarr[idx[0], idx[1]].set_title(tt) plt.show()帮我逐句解析代码

X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) 这里，我们生成了两个高斯分布，其中一个的均值为 (1, 50)，协方差矩阵为 [[1,0],[0,10]]，另一个的均值为 (2, 50)，协方差矩阵也为 ...

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X2[:2922]) w=np.array(x3[:2922]) e=np.array(x4[:2922]) r=np.array(x5[:2922]) t=np.array(x6[:2922]) p=np.array(x7[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)修改这个代码，要求增加时间序列x1参与建模

X = np.concatenate((q, w, e, r, t, p, o), axis=1) beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.25] y = np.dot(X, beta) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_...

def post_process_opencv(outputs,model_h,model_w,img_h,img_w,thred_nms,thred_cond): # 获取置信度、中心点坐标、宽和高 conf = outputs[:,4].tolist() c_x = outputs[:,0]/model_w*img_w c_y = outputs[:,1]/model_h*img_h w = outputs[:,2]/model_w*img_w h = outputs[:,3]/model_h*img_h p_cls = outputs[:,5:] # 如果是一维向量，则扩展为二维 if len(p_cls.shape)==1: p_cls = np.expand_dims(p_cls,1) # 获取类别ID cls_id = np.argmax(p_cls,axis=1) # 计算四个边缘坐标 p_x1 = np.expand_dims(c_x-w/2,-1) p_y1 = np.expand_dims(c_y-h/2,-1) p_x2 = np.expand_dims(c_x+w/2,-1) p_y2 = np.expand_dims(c_y+h/2,-1) areas = np.concatenate((p_x1,p_y1,p_x2,p_y2),axis=-1) # 转换为列表格式 areas = areas.tolist() # 应用非极大值抑制算法获取IDs ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas,conf,thred_cond,thred_nms) # 返回包含筛选后的区域、置信度和类别ID的数据列表 return [np.array(areas)[ids],np.array(conf)[ids],cls_id[ids]]以上代码报错Traceback (most recent call last): File "detect_onnx.py", line 112, in <module> outs=post_process_opencv(outs,320,320,480,640,0.4,0.5) File "detect_onnx.py", line 60, in post_process_opencv ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas,conf,thred_cond,thred_nms) TypeError: Can't convert vector element for 'bboxes', index=0

这个错误通常是由于 areas 向量中的元素不是整数或浮点数...return [np.array(areas)[ids], np.array(conf)[ids], cls_id[ids]] 这样就可以避免这个错误了。如果还有问题，请检查代码中的其他部分是否存在错误。

def hbf_T(self): X1=self.X1 X2=self.X2 X = X1 + 1j*X2 TT = X.reshape(4, 2) return TT为什么会造成can't multiply sequence by non-int of type 'complex'

X_real = np.concatenate((X1.reshape(4, 2), X2.reshape(4, 2)), axis=1) X_imag = np.concatenate((-X2.reshape(4, 2), X1.reshape(4, 2)), axis=1) TT = np.matmul(X_real, X_imag) return TT 在这个...

c = [] # 用于合并 for i in range(50): with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（-）50第%d组emd分解结果.csv' % (i + 1), encoding='utf-8') as csvfile1: spamreader1 = csv.reader(csvfile1) data_x1 = [] for item in (spamreader1): data_x1.append(item) data_x1 = [[float(x) for x in row] for row in data_x1] data1= np.array(data_x1) with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（+）50第%d组emd分解结果.csv'%(i+1),encoding='utf-8') as csvfile2: spamreader2 = csv.reader(csvfile2) data_x2 = [] for item in (spamreader2): data_x2.append(item) data_x2 = [[float(x) for x in row] for row in data_x2] data2 = np.array(data_x2) #输出每一组的IMF[j] a = np.random.random(data2) # 按行求均值 mean_array = np.mean(a, axis=0) print(mean_array) 问题 only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

data_x2.append(item) data_x2 = [[float(x) for x in row] for row in data_x2] data2 = np.array(data_x2) # 按列求均值 mean_array = np.mean(data2, axis=0) print(mean_array) # 将均值添加到列表中...

已知两类训练样本，利用感知器算法求解判别函数，并画出决策面。两类训练样本如下： X1 = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) X2 = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 1]])

X = np.concatenate((X1, X2), axis=0) y = np.concatenate((np.ones(len(X1)), -np.ones(len(X2))), axis=0) n_samples, n_features = X.shape w = np.zeros(n_features) b = 0 iterations = 0 while ...

def ava2(x, alpha): first_num = tf.reshape(x[0, :], [1, -1]) x1 = x[:-1, :] x2 = x[1:, :] x_ = alpha * x1 + (1 - alpha) * x2 y = tf.concat([first_num, x_], axis=0) return y将这段代码的tf改为np

def ava2(x, alpha): first_num = np.reshape(x[0, :], [1, -1]) x1 = x[:-1, :] x2 = x[1:, :] x_ = alpha * x1 + (1 - alpha) * x2 ... y = np.concatenate([first_num, x_], axis=0) return y

已知线性规划min -4x1-x2 s.t. -x1+2x2<=4 2x1+3x2<=12 x1-x2<=3 xj>=0,j=1,2用单纯形方法编程实现它的最优解。

x = np.concatenate((x_B, x_N), axis=0) c_B = c @ B_inv c_N = np.zeros(len(c[0]) - len(b)) # 计算初始目标函数值 z = c_B @ x_B # 进行单纯形迭代 while True: # 计算价值系数向量 delta = c_N - c_...

已知线性规划问题：min 12x1+8x2+16x3+12x4,s.t. 2x1+x2+4x3>=2,2x1+2x2+4x4>=3,xj>=0,j=1,2,3,4.设计对偶单纯形法的算法，用python编程求解线性规划问题的最优解和最优目标函数值。

x_B_d = x_B_d[np.argmax(d / x_B_d)] # 更新对偶问题的解 x_d[x_B_d] = np.max(d / x_B_d) x_d[j_0] = -1 * np.min(y / d) x_B_d[np.argmin(y / d)] = j_0 B_d = A_d[:, x_B_d] c_B_d = c_d[x_B_d] ...

编写生成数据x的代码,x=(x1,x2),x1和x2符合二维三模态的高斯混合模型，

x = np.concatenate((x1, x3, x5), axis=0) y = np.concatenate((x2, x4, x6), axis=0) x = np.column_stack((x, y)) # 可视化数据 plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1]) plt.show() 上面的代码生成了一个二维的数据...
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