# 计算带有自定义频率和权重的声压级 fp_tab = [ (25, 1), (31.5, 0.891), (40, 0.794), (50, 0.708), (63, 0.631), (80, 0.562), (100, 0.501), (125, 0.447), (160, 0.398), (200, 0.355), (250, 0.316), (315, 0.282), (400, 0.251), (500, 0.224), (630, 0.200), (800, 0.178), (1000, 0.158), (1250, 0.141), (1600, 0.126), (2000, 0.112), (2500, 0.100), (3150, 0.089), (4000, 0.079), (5000, 0.071), (6300, 0.063), (8000, 0.056), (10000, 0.050), (12500, 0.045), (16000, 0.040) ] spl = [] for f, w in fp_tab: mask = (freqs >= f - 1/6*f) & (freqs < f + 1/6*f) spl.append(np.max(fft_db[mask])) # 绘制图形 plt.stairs(range(len(fp_tab)), spl) plt.xticks(range(len(fp_tab)), [str(f) for f, _ in fp_tab])报错raise ValueError('Size mismatch between "values" and "edges". ' ValueError: Size mismatch between "values" and "edges". Expected `len(values) + 1 == len(edges)`, but `len(values) = 29` and `len(edges) = 29`.帮我修改正确的代码

时间: 2023-09-02 11:14:52 浏览: 35
这段代码是计算带有自定义频率和权重的声压级,并绘制图形。出现错误的原因是在绘制图形时,`plt.stairs`函数的`values`和`edges`参数长度不一致。你需要将`edges`的长度加1,使其等于`values`的长度加1。 下面是修改后的代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt freqs = np.arange(1, 20001) # 假设fft_db是一个长度为20000的numpy数组 fft_db = np.random.rand(20000) fp_tab = [ (25, 1), (31.5, 0.891), (40, 0.794), (50, 0.708), (63, 0.631), (80, 0.562), (100, 0.501), (125, 0.447), (160, 0.398), (200, 0.355), (250, 0.316), (315, 0.282), (400, 0.251), (500, 0.224), (630, 0.200), (800, 0.178), (1000, 0.158), (1250, 0.141), (1600, 0.126), (2000, 0.112), (2500, 0.100), (3150, 0.089), (4000, 0.079), (5000, 0.071), (6300, 0.063), (8000, 0.056), (10000, 0.050), (12500, 0.045), (16000, 0.040) ] spl = [] for f, w in fp_tab: mask = (freqs >= f - 1/6*f) & (freqs < f + 1/6*f) spl.append(np.max(fft_db[mask])) # 修改这里 plt.stairs(range(len(fp_tab)+1), [0]+spl+[0]) plt.xticks(range(len(fp_tab)), [str(f) for f, _ in fp_tab]) plt.show() ``` 修改方法是在`plt.stairs`函数的`values`参数前面添加一个0,同时将`edges`参数的长度加1,使其等于`values`的长度加1。这样就可以正常绘制图形了。

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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")

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重和偏置 self.weights_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.bias_ih = np.random.randn(hidden_size, 1) self.weights_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) self.bias_ho = np.random.randn(output_size, 1) # 定义激活函数 self.activation = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x)) self.derivative = lambda x: x * (1 - x) def forward(self, inputs): # 计算隐藏层的输出 hidden = self.activation(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_ih) # 计算输出层的输出 output = self.activation(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_ho) return output def backward(self, inputs, targets, output): # 计算输出层的误差 output_error = targets - output output_delta = output_error * self.derivative(output) # 计算隐藏层的误差 hidden_error = np.dot(self.weights_ho.T, output_delta) hidden_delta = hidden_error * self.derivative(hidden) # 更新权重和偏置 self.weights_ho += np.dot(output_delta, hidden.T) self.bias_ho += output_delta self.weights_ih += np.dot(hidden_delta, inputs.T) self.bias_ih += hidden_delta def train(self, inputs, targets, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(inputs)): # 前向传播 output = self.forward(inputs[j].reshape(-1, 1)) # 反向传播 self.backward(inputs[j].reshape(-1, 1), targets[j].reshape(-1, 1), output)

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