points = np.genfromtxt('D:\aurora\第二次作业-对率回归\watermelon3.0alpha.csv',delimiter=',') # 查看前5行数据 points[:5]

时间: 2023-05-20 19:03:26 浏览: 107
CSV

watermelon.csv

这是一行Python代码，它使用NumPy库中的genfromtxt函数从文件路径为D:\aurora\第二次作业-对率回归\watermelon3.0alpha.csv的CSV文件中读取数据，并将其存储在名为points的变量中。delimiter参数指定了CSV文件中的分隔符为逗号。
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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms # 定义超参数 batch_size = 64 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor类型 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 标准化，使得均值为0，标准差为1 ]) # 加载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=True, transform=transform, download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=False, transform=transform, download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 定义CNN模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.relu1 = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128) self.relu3 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu1(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu2(out) out = self.pool(out) out = out.view(-1, 64 * 7 * 7) out = self.fc1(out) out = self.relu3(out) out = self.fc2(out) return out # 实例化模型并定义损失函数和优化器 model = CNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每100个batch打印一次训练信息 if (i+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) # 测试模型 model.eval() # 进入测试模式，关闭Dropout和BatchNormalization层 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))运行一下此代码

好的，运行这段代码需要先安装PyTorch库。如果已经安装了PyTorch库，可以直接在命令行或者Python IDE中运行这段代码，或者将这段代码保存为一个.py文件然后运行。...运行后，模型会进行训练和测试，并输出测试准确率。

goods = {'apple': 5, 'banana': 3, 'orange': 4, 'watermelon': 10}balance = shopping_list = []while True: salary = input('请输入您的工资：') if salary == 'q': break try: salary = int(salary) except ValueError: print('请输入数字！') continue if salary <= : print('工资必须大于！') continue print('可购买的物品：') for name, price in goods.items(): print(name, price) choice = input('请选择要购买的物品（输入 q 退出）：') if choice == 'q': break if choice not in goods: print('无效的选择！') continue price = goods[choice] if salary < price: print('工资不足！') continue balance += price shopping_list.append(choice) print('购买成功！') print('当前余额：', salary - price)print('购物清单：')for item in shopping_list: print(item)print('余额：', balance)

请输入您的工资：200 可购买的物品： apple 5 banana 3 orange 4 watermelon 10 请选择要购买的物品（输入 q 退出）：apple 购买成功！ 当前余额： 1995 请输入您的工资：q 购物清单： apple 余额： 5

dic={'apple':2, 'orange':5, 'pear':3, 'banana':6, 'watermelon':1} s=0 for k,v in dic.items(): if v>3: s+=v print(s)

这段代码的作用是计算字典中值大于3的键值对的值之和。 解释一下代码的执行过程： 1. 创建一个字典 dic，包含5个键值对，每个键值对表示一种水果和对应的数量。 2. 初始化变量 s 为0，用于记录值大于3的键值对...

根据下表的样本数据，设计至少一种机器学习算法，预测新样本数据[色泽=青绿，根蒂=硬挺，敲声=浊响，密度=0.526，含糖率=0.200]的分类，要求有理论过程和实验验证。

data = pd.read_csv('watermelon.csv') # 特征和标签分开 X = data.iloc[:, 1:-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random...

根据下表的样本数据，用python设计至少一种机器学习算法，预测新样本数据[色泽=青绿，根蒂=硬挺，敲声=浊响，密度=0.526，含糖率=0.200]的分类，要求有理论过程和实验验证。

data = pd.read_csv('watermelon.csv') 接着，我们需要对数据集进行预处理，将字符串类型的特征转化为数值类型： python # 将字符串类型的特征转化为数值类型 data['color'] = data['color'].map({'青绿': ...

根据下表的样本数据，用MATLAB设计至少一种机器学习算法，预测新样本数据[色泽=青绿，根蒂=硬挺，敲声=浊响，密度=0.526，含糖率=0.200]的分类，要求有理论过程和实验验证。

data = readtable('watermelon.csv'); % 特征和标签分开 X = data{:, 2:7}; y = data{:, 8}; % 划分训练集和测试集 rng(42); % 设置随机种子 cv = cvpartition(length(y), 'HoldOut', 0.3); idx_train = cv....

以下程序的运行结果是________________。 dic={'apple':2, 'orange':5, 'pear':3, 'banana':6, 'watermelon':1} s=0 for k,v in dic.items(): if v>3: s+=v print(s)

接着使用 for 循环对字典进行遍历，每次循环取出一个键值对，如果该键值对的值大于 3，则将该值加入到 s 中。循环结束后，打印变量 s 的值，即为符合条件的水果数量之和。在这个例子中，符合条件的水果有 orange, ...

root=‘./data’

root='./data' 是将数据集下载到当前工作目录下的 data 目录中，如果该目录不存在，则会自动创建该目录。在加载数据集时，可以使用 root 参数指定数据集的存储路径，例如： python trainset = ...

root=‘./data’的实例

例如，假设我们有一个数据集，存储在'./data/dataset.csv'的文件中，我们可以使用以下代码来读取它： python import pandas as pd root = './data' file_path = f'{root}/dataset.csv' data = pd.read_csv...

import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class t5 { public static void main(String []args){ //5. 使用ArrayList集合，对其添加8个不同元素，并使用Iterator遍历该集合。15分 ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); // 添加元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Orange"); list.add("Pear"); list.add("Grape"); list.add("Watermelon"); list.add("Pineapple"); list.add("Mango"); // 使用Iterator遍历集合 Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String element = iterator.next(); System.out.println(element);} } }的错误在哪里

list.add("Watermelon"); list.add("Pineapple"); list.add("Mango"); // 使用Iterator遍历集合 Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String element = iterator....

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