解释以下代码: def scalar_stand(Train_X, Test_X): # 用训练集标准差标准化训练集以及测试集 data_all = np.vstack((Train_X, Test_X)) scalar = preprocessing.StandardScaler().fit(data_all) Train_X = scalar.transform(Train_X) Test_X = scalar.transform(Test_X) return Train_X, Test_X
时间: 2023-05-26 07:04:04 浏览: 54
这段代码定义了一个函数名为 scalar_stand,它需要传入两个参数 Train_X 和 Test_X。该函数的作用是对 Train_X 和 Test_X 进行标准化处理。具体实现方式需要在函数内部完成。
相关问题
cv::Point_<int>::Point_(int, int, cv::Scalar, int)’
这个错误是因为 `cv::Point_<int>::Point_(int, int, cv::Scalar, int)` 这个构造函数是不存在的。
`cv::Point_<int>` 类型的对象只有两个整型参数的构造函数,可以使用 `cv::Point_<int> pt(x, y);` 来构造一个二维坐标点。
如果你想要使用带有 `cv::Scalar` 和 `int` 类型参数的构造函数,你可以使用 `cv::Vec` 类型来表示带有多个元素的向量,例如 `cv::Vec<int, 4> vec(1, 2, 3, 4);`。
RuntimeError: "clamp_scalar_cpu" not implemented for 'Half'
这个错误通常是因为在代码中没有正确地初始化线程对象导致的。在给出的代码中,错误信息指出在"thread.__init__()"方法没有被调用。这可能是因为该方法没有被正确地调用或者在子类的构造函数中没有调用父类的构造函数。可以尝试在"NotifyThread"类的构造函数中添加"threading.Thread.__init__(self)"来正确地初始化线程对象。这样做应该能够解决这个RuntimeError。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38705004/13773485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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