x_value= np.array([np.min(X[:,1]),np.max(X[:,1])])

时间: 2024-01-18 12:04:43 浏览: 44
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Numpy中np.max的用法及np.maximum区别

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这段代码是用来生成一个包含数据集 X 中所有横坐标(第二列)的最小值和最大值的数组 x_value。 具体来说,X[:,1] 表示取 X 中所有行的第二列(Python 中索引从 0 开始),也就是数据集中所有的横坐标。np.min 和 np.max 分别返回数组中的最小值和最大值。因此,np.array([np.min(X[:,1]),np.max(X[:,1])]) 就是一个包含数据集 X 中所有横坐标的最小值和最大值的一维数组。
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修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线,平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码,并写出预测值和真实值的代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

好的,以下是代码的补全和生成遗传算法收敛曲线的图表: python import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为: y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ # 定义目标函数 def aim(x): return 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) # 解码DNA得到X值 def decode(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) + X_min # 计算适应性评分 def get_fitness(X_value): return f2(aim(X_value)) # 自然选择(轮盘赌)获取下一代个体 def selection(pop, fitness): return f3(pop, fitness) # 交叉操作 def crossover(parent, pop): return f4(parent, pop) # 变异操作 def mutation(child, pm): return f5(child,pm) # 初始化种群 pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) # 迭代 max_fitness_value = [] for i in range(N_GENERATIONS): #解码得到X值 X_value = np.array([decode(p) for p in pop]) #获取当前种群中每个体的目标函数值 F_values = get_fitness(X_value) #获取当前种群中每个体的适应值 fitness = F_values/np.sum(F_values) #选择下一代个体 pop = selection(pop, fitness) #复制当前种群 pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = crossover(parent, pop) child = mutation(child, PM) parent[:] = child #记录当前迭代中目标函数的最大值 max_fitness_value.append(np.max(F_values)) if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values),

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)

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