data_matrix = id_df[seq_cols] ; num_elements = data_matrix.shape[0]

时间: 2024-01-19 21:04:18 浏览: 83
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seq_info.rar_*seq_info_SEQ_INFO

Explanation: The first line of code assigns a subset of columns (specified by seq_cols) from the DataFrame id_df to the variable data_matrix. The second line of code calculates the number of rows in the data_matrix using the shape attribute, specifically the first element of the tuple representing the shape. This is assigned to the variable num_elements. Overall, these two lines of code are preparing the data for the next steps in the analysis, which likely involve some form of modeling or statistical analysis.
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stock_data = preprocess(df.values, seq_len)

这段代码调用了名为preprocess的函数，用于对df.values进行预处理，并将处理后的结果赋值给stock_data变量。 preprocess函数的输入参数包括df.values和seq_len。df.values是一个包含原始数据的二维数组，seq_len是...

data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename，'utf-8')

这段代码可能会出错，因为 np.load() 函数的第二个参数应该是 allow_pickle=True 或者 allow_pickle=False，而不是 'utf-8'。...data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename, allow_pickle=True)

data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename)['data']

这行代码使用了NumPy库加载了一个名为graph_signal_matrix_filename的文件，其中的数据存储在data_seq变量中。根据文件的扩展名，这可能是一个NumPy二进制文件（.npy）或NumPy压缩文件（.npz）。在加载完成...

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。 - self.supervisor：通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。 - self.discriminator：通过...

data_set = Data( root_path=args.root_path, data_path=args.data_path, flag=flag, size=[args.seq_len, args.label_len, args.pred_len], features=args.features, target=args.target, inverse=args.inverse, timeenc=timeenc, freq=freq, cols=args.cols )

- data_path：数据集的具体路径； - flag：表示数据集的类型，比如训练集、测试集等； - size：数据集的尺寸，包含了序列长度、标签长度和预测长度； - features：表示数据集中包含的特征； - target：...

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred

seq_list = np.concatenate(seq_list, axis=0)

这行代码将一个列表 seq_list 中的所有数组沿着第0个轴（行）进行拼接，最终生成一个新的一维数组。这里使用了 NumPy 库中的 np.concatenate 函数，其返回值就是拼接后的新数组。 例如，假设 seq_list 是一个包含三...

def PrepareDataset(speed_matrix, BATCH_SIZE = 40, seq_len = 10, pred_len = 1, train_propotion = 0.7, valid_propotion = 0.2):

num_days = speed_matrix.shape[0] # Calculate number of nodes num_nodes = speed_matrix.shape[2] # Calculate total number of timesteps total_timesteps = num_days * speed_matrix.shape[1] # ...

seq_segment = [0] * len(fact_tokens_) seq_idx = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(fact_tokens_) seq_padding = [0] * (self.max_seq_len - len(seq_idx)) seq_mask = [1] * len(seq_idx) + seq_padding seq_idx = seq_idx + seq_padding seq_segment = seq_segment + seq_padding assert len(seq_idx) == self.max_seq_len assert len(seq_mask) == self.max_seq_len assert len(seq_segment) == self.max_seq_len token_id_full.append(seq_idx) token_id_full.append(seq_mask) token_id_full.append(seq_segment) labels_num = len(self.labels2id) labels_tensor = torch.FloatTensor(labels_num).fill_(0) if self.inference == False: for label in labels: labels_tensor[self.labels2id[label]] = 1 token_id_full.append(labels_tensor) contens.append(token_id_full) return contens

首先将输入的文本转换为token序列，然后对序列进行padding操作，使其长度为固定的max_seq_len。接着生成对应的mask和segment，将它们和token序列一起作为模型的输入。最后，如果是训练模式，则将标签转换为one-hot...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

_y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) # 对数据进行归一化处理 sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) # 定义窗口长度 seq...

BATCH_SIZE = 100 SEQ_SIZE = 16 learning_rate = 0.0001

这似乎是一些神经网络训练的参数设置...BATCH_SIZE 表示每个训练批次的样本数量，SEQ_SIZE 表示输入序列的长度，learning_rate 表示学习率，即每次更新权重的步长大小。这些参数的具体值需要根据具体应用场景进行调整。

direction_data = np.expand_dims(direction_data, axis=0)

这行代码是将一个numpy数组的维度在第0维进行扩展，扩展后的维度为(1,原始维度)。这个操作可以用于将单个样本的数据转化为模型需要的输入格式。例如，如果一个模型需要的输入数据维度为(batch_size, seq_len, input_...

base_efron <- function(y_test, y_test_pred) { time = y_test[,1] event = y_test[,2] y_pred = y_test_pred n = length(time) sort_index = order(time, decreasing = F) time = time[sort_index] event = event[sort_index] y_pred = y_pred[sort_index] time_event = time * event unique_ftime = unique(time[event!=0]) m = length(unique_ftime) tie_count = as.numeric(table(time[event!=0])) ind_matrix = matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time)) - t(matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time))) ind_matrix = (ind_matrix == 0) ind_matrix[ind_matrix == TRUE] = 1 time_count = as.numeric(cumsum(table(time))) ind_matrix = ind_matrix[time_count,] tie_haz = exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix %*% matrix(tie_haz, ncol = 1) event_index = which(tie_haz!=0) tie_haz = tie_haz[event_index,] cum_haz = (ind_matrix %*% matrix(exp(y_pred), ncol = 1)) cum_haz = rev(cumsum(rev(cum_haz))) cum_haz = cum_haz[event_index] base_haz = c() j = 1 while(j < m+1) { l = tie_count[j] J = seq(from = 0, to = l-1, length.out = l)/l Dm = cum_haz[j] - J*tie_haz[j] Dm = 1/Dm Dm = sum(Dm) base_haz = c(base_haz, Dm) j = j+1 } base_haz = cumsum(base_haz) base_haz_all = unlist( sapply(time, function(x){ if else( sum(unique_ftime <= x) == 0, 0, base_haz[ unique_ftime==max(unique_ftime[which(unique_ftime <= x)])])}), use.names = F) if (length(base_haz_all) < length(time)) { base_haz_all <- c(rep(0, length(time) - length(base_haz_all)), base_haz_all) } return(list(cumhazard = unique(data.frame(hazard=base_haz_all, time = time)), survival = unique(data.frame(surv=exp(-base_haz_all), time = time)))) }改成python代码

ind_matrix = (ind_matrix == 0).astype(int) time_count = np.cumsum(np.bincount(time.astype(int))) ind_matrix = ind_matrix[time_count, :] tie_haz = np.exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix @ ...

input_data = x_train.unsqueeze(1)

这行代码的作用是将x_train张量的维度从(batch_size, seq_length)扩展为(batch_size, 1, seq_length)，其中unsqueeze(1)的作用是在第1个维度上添加一个维度。这样做的目的通常是为了将数据传递给需要三维...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size...

解释如下代码：self.data_list = DP.get_file_list(self.dataset_path, seq_list)

这行代码中，self 是一个类的实例对象，DP 是一个类，get_file_list 是 DP 类中的一个静态方法。self.dataset_path 是该...这个列表会被赋值给 self.data_list，作为该实例对象的一个属性，方便后续调用。

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

- h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) 和 c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_...

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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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