x = x.mean([2, 3])

This code calculates the mean value of the tensor 'x' along dimensions 2 and 3.

For example, if 'x' is a 4D tensor of shape (batch_size, channels, height, width), this code will calculate the mean value of each channel across all the pixels in the height and width dimensions.

The resulting tensor will have shape (batch_size, channels), where each element represents the mean value of the corresponding channel in the input tensor.

相关问题

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

好的，我理解你的意思是要对这段代码进行交叉验证和独立测试，以评估模型的性能。交叉验证可以用来评估模型的泛化能力，独立测试可以用来测试模型的预测能力。以下是一个简单的交叉验证和独立测试的示例代码，仅供参考：

交叉验证：

from sklearn.model_selection import KFold

# 将数据集分成 5 份，进行 5 折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)

# 存储每次交叉验证的评估结果
scores = []

for train_idx, test_idx in kf.split(x):
    # 划分训练集和验证集
    x_train, x_valid = x[train_idx], x[test_idx]
    y_train, y_valid = y[train_idx], y[test_idx]
    
    # 训练模型
    res = np.linalg.lstsq(x_train, y_train, rcond=None)
    n = res[0]
    
    # 在验证集上进行预测，计算评估指标
    y_pred = (n.T * x_valid).sum(axis=1)
    score = np.sqrt(((y_pred - y_valid) ** 2).mean())
    scores.append(score)

# 计算交叉验证的平均评估指标
mean_score = np.mean(scores)
print('交叉验证 RMSE:', mean_score)

独立测试：

# 划分训练集和测试集
train_size = 0.8
n_samples = x.shape[0]
n_train = int(train_size * n_samples)

x_train, x_test = x[:n_train], x[n_train:]
y_train, y_test = y[:n_train], y[n_train:]

# 训练模型
res = np.linalg.lstsq(x_train, y_train, rcond=None)
n = res[0]

# 在测试集上进行预测，计算评估指标
y_pred = (n.T * x_test).sum(axis=1)
test_score = np.sqrt(((y_pred - y_test) ** 2).mean())
print('独立测试 RMSE:', test_score)

需要注意的是，这里使用的是简单的线性回归模型，可能存在欠拟合或过拟合的问题，需要根据实际情况进行调整。另外，数据预处理和特征工程也是影响模型性能的重要因素，需要进行合理的处理。

x.shape=(2803,11),x.rolling(window=3).mean()计算的是什么

根据给定的信息，假设x是一个2803行、11列的二维数据数组。当应用`x.rolling(window=3).mean()`时，它将计算x中每个元素的滚动平均值，使用滑动窗口大小为3。

具体来说，对于每个元素，滚动平均值是通过取该元素及其前两个相邻元素的平均值来计算的。这样就得到了一个新的数组，其形状与原始数据x相同，但是前两行的值将会是NaN（因为无法计算前两个元素的平均值）。

由于窗口大小为3，因此在计算滚动平均值时，每个元素都会考虑其自身及其前两个相邻元素。这样可以平滑数据并减少噪声的影响，尤其在时间序列或连续数据分析中使用滚动平均值是常见的数据处理方法之一。

需要注意的是，由于滚动平均值需要考虑窗口大小内的相邻元素，因此在计算过程中会舍弃前两行数据，以保持输出结果与原始数据形状相同。因此，对于形状为(2803, 11)的输入数据x，输出数组的形状也将是(2803, 11)。