numpy.delete语句

numpy.delete(arr, obj, axis=None)

此函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。与 insert 函数的情况相反，其中 axis 参数指定要删除的子数组的索引，而 obj 包含要删除的值。

参数说明：

- arr: 输入数组
- obj: 要删除的子数组或值
- axis: 沿着它删除给定子数组的轴，如果未提供，则输入数组会被展开

相关问题

if VSC_NodeData[i,2]==3: J = np.delete(J,5*Nc+i-NP,0)解释这段代码

这段代码的作用是删除数组 J 中的某些行。

首先，代码中的条件语句 `VSC_NodeData[i,2]==3` 检查数组 VSC_NodeData 的第 i 行、第 2 列的值是否等于 3。如果条件成立，则执行下面的代码块。

在代码块中，使用了 NumPy 的 delete() 函数来删除数组 J 中的行。具体地，被删除的行的索引由表达式 `5*Nc+i-NP` 计算得出。

- `5*Nc` 表示一个常数，它是 5 乘以变量 Nc 的结果。
- `i` 是循环变量，表示当前迭代的索引。
- `NP` 是一个常数，可能是表示某个偏移量或者索引的值。

删除操作通过将要删除的行的索引作为参数传递给 delete() 函数来实现。第二个参数 `0` 表示按行进行删除操作。

最后，删除操作的结果将会覆盖原来的数组 J，即 J 中被满足条件的行将会被删除。这样可以在后续的代码中使用更新后的 J 数组进行进一步的计算或处理。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

在代码的开头，需要加上注释，这样代码才能正常运行。具体来说，需要在第一行前面加上 # 注释符号，来注释导入 pandas 和 numpy 库的语句。同时，还需要在第 4 行之前加上一个空格，以便让 Python 正确解析代码。此外，还需要将 CoReg 类和 Mean_Squared_Error 类的导入语句改为：

from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg
from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error

这样代码就可以正常运行了。完整代码如下所示：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg
from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error

# 设置 pandas 显示选项
pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行

# 读取数据
data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx')
X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵
y = data['label'] # 标签列

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0)

# 划分带标签数据集
labeled_size = 0.3
n_labeled = int(labeled_size * len(X_train))
indices = np.arange(len(X_train))
unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled])
X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices]
y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices]
X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]

# 数据预处理
pre_transform = preprocessing.StandardScaler()
pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test]))
X_train = pre_transform.transform(X_train)
X_test = pre_transform.transform(X_test)

# 构建和训练模型
model = CoReg()
model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled)
pred_y = model.predict(X=X_test)

# 计算性能指标
performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)