for i in range(self.n): print(X_batch[:, i].size) print(self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].size)为什么得到的是0

如果在这段代码中打印出来的 `X_batch[:, i].size` 和 `self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].size` 都是 0 的话，可能是输入的 `X_batch` 数据为空，或者 `self.params['mf_params']` 中没有给定隶属度函数的参数。

需要检查一下在调用这个代码段之前是否正确地加载了数据和参数，并且数据和参数的维度是否正确。如果数据和参数都是正确的，那么可以在这段代码之前添加一些调试打印语句，例如：

print("X_batch shape:", X_batch.shape)
print("mf_params shape:", self.params['mf_params'].shape)

这样可以帮助进一步分析问题所在。

相关问题

mf_out = np.zeros((len(X_batch), self.n, self.m)) for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m:])修正该代码

根据您提供的代码，可以将其修正如下：

mf_out = np.zeros((len(X_batch), self.n, self.m))
for i in range(self.n):
    mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m+i*self.m:self.m*(i+1)])

修正后的代码主要修改了`self.params['mf_params'][self.m:]`这一部分的索引，改为了`self.params['mf_params'][self.m+i*self.m:self.m*(i+1)]`，这是因为每个属性（即`self.n`个）的高斯函数参数在`self.params['mf_params']`中是按顺序排列的，所以需要通过索引来获取每个属性对应的参数。

for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)])出现operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改

根据您提供的错误信息，您需要将代码进行如下修改：

for i in range(self.n):
    mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), 
                                    self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m],
                                    self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+(i+1)*self.m])

在修改后的代码中，我们对`self.gaussmf()`函数的第二个和第三个参数进行了修改。其中，第二个参数`c`表示高斯函数的中心点，应该是一个长度为`self.m`的一维数组，因此我们将`self.params['mf_params'][:self.m]`修改为`self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m]`，以获取到第`i`个属性对应的中心点数组。类似地，第三个参数`sigma`表示高斯函数的标准差，应该也是一个长度为`self.m`的一维数组，因此我们将`self.params['mf_params'][self.m+i*self.m:self.m*(i+1)]`修改为`self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+(i+1)*self.m]`，以获取到第`i`个属性对应的标准差数组。