解释d = W.sum(axis=0)

时间: 2024-05-24 14:10:28 浏览: 49
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python熵权法（csdn）————程序.pdf

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这段代码的含义是将矩阵W的每一列相加，并将结果存储在一个一维数组d中。 具体来说，axis=0表示对矩阵W的第一维（即行）进行操作，将每一列的元素相加得到一个长度为矩阵W的第二维（即列数）的一维数组。 例如，如果矩阵W的大小为3行2列，则d的大小为2，其中d[0]的值等于W[0,0]+W[1,0]+W[2,0]，d[1]的值等于W[0,1]+W[1,1]+W[2,1]。
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cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] print("Normalized confusion matrix") else: print('Confusion matrix, without normalization') print(cm) plt.imshow(cm, interpolation='...
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python飞机大战

db = np.sum(ph, axis = 0) - np.sum(nh, axis = 0) Winc = momentum * Winc + eta * (dW / num_cases - self.penalty * W) binc = momentum * binc + eta * (db / num_cases); cinc = momentum * cinc + eta * ...

def softmax_loss_vectorized(W, X, y, reg): loss = 0.0 dW = np.zeros_like(W) N = X.shape[0] f = np.dot(X, W) # f.shape = N, C f -= f.max(axis = 1).reshape(N, 1) s = np.exp(f).sum(axis = 1) loss = np.log(s).sum() - f[range(N), y].sum() counts = np.exp(f) / s.reshape(N, 1) counts[range(N), y] -= 1 dW = np.dot(X.T, counts) loss = loss / N + 0.5 * reg * np.sum(W * W) dW = dW / N + reg * W return loss, dW

- W：权重矩阵，形状为(D, C)，其中D是特征数，C是类别数 - X：输入数据，形状为(N, D)，其中N是样本数 - y：标签，形状为(N,) - reg：正则化系数 返回值： - loss：损失值 - dW：W的梯度 代码流程： 1. 初始化...

def affine_forward(x, w, b): out = None # Reshape x into rows N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) # (N,D) -1表示不知道多少列，指定行，就能算出列 = 2 * 32 * 16 * 16/2 = 8192 out = np.dot(x_row, w) + b # (N,M) 2*8192 8192*100 =>2 * 100 cache = (x, w, b) return out, cache def affine_backward(dout, cache): x, w, b = cache dx, dw, db = None, None, None dx = np.dot(dout, w.T) # (N,D) # dx维度必须跟x维度相同 dx = np.reshape(dx, x.shape) # (N,d1,...,d_k) # 转换成二维矩阵 x_row = x.reshape(x.shape[0], -1) # (N,D) dw = np.dot(x_row.T, dout) # (D,M) db = np.sum(dout, axis=0, keepdims=True) # (1,M) return dx, dw, db

最后，计算偏置梯度$db$，通过求和得到输出梯度$dout$在第0维上的和，即对于每个样本在输出梯度上的和，得到形状为(1,M)的偏置梯度$db$。 将输入梯度$dx$、权重梯度$dw$和偏置梯度$db$返回即可。 这段代码可以用于...

import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1

# w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # weights: vector of shape [d, ] # bias: scalar self.w[:-1]...

def graph_display(): nonlocal t_list_for_x_axis_in_graph_display, current_time, result_list_for_y_axis_in_graph_display, sum_of_count plt.figure() fig = plt.gcf() self.loop_flag = 1 while self.loop_flag: if len(plt.get_fignums()) == 0 or self.stop_thread: plt.close() self.loop_flag = 0 print('loop quit') self.X_quit = 1 break print('drawing') y = result_list_for_y_axis_in_graph_display x = t_list_for_x_axis_in_graph_display plt.xlabel('时间') plt.ylabel('车流量/辆') plt.title('实时流量折线图') fig.set_facecolor(gradient(0.5)) plt.plot(x, y, ls='-', marker='D', mec='yellow', mfc='w') plt.pause(1) try: plt.close() except: pass这里是绘制流量折线图，但是只显示了一个固定的点，没有流量折线

可能是因为在绘制折线图时，只使用了一个固定的点而没有使用实时的数据。你需要在循环中不断更新折线图的数据，这样才能实现实时的流量折线图。可以尝试在循环中添加更新数据的代码，例如从数据源获取最新的流量数据...
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与全局可解释模型相比，局部模型的优势在于它不追求在整个数据集上均匀地提供解释，而是针对模型的特定决策区域提供解释。这种特性使得局部模型在某些复杂场景中具有更高的灵活性和实用性。 ## 1.2 模型可解释性的...

\begin{bmatrix}u \\v\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \cos\theta & \sin\theta \\-\sin \theta &\cos\theta \end{bmatrix} \times \left \{ \begin{bmatrix}k _{x} -1 &\gamma _{x } \\\gamma _{y } &k _{y} -1\end{bmatrix}\times \begin{bmatrix} x\\y\end{bmatrix} +{\textstyle \sum_{j=1}^{N}\begin{bmatrix}A_{y}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{y-y_{1}^{j} }{\sigma _{y_{1} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{x-x_{1}^{j} }{\sigma _{x_{1} }^{j} } \right ) ^2 } \\A_{x}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{x-x_{0}^{j} }{\sigma _{x_{0} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{y-y_{0}^{j} }{\sigma _{y_{0} }^{j} } \right ) ^2 }\end{bmatrix}} \right \} +\begin{bmatrix}t_{x} \\t_{y}\end{bmatrix}，N=1or2 X=y=256,tx,ty 范围：-4.0到4.0像素，有效最大位移：2.0像素；kx,ky 范围：0.96到1.04，有效最大位移：5.1；theta 范围：-0.01至0.01rad ， 有效最大位移： 2.4像素；gammax,gammay 范围：-0.03至0.03，有效最大位移： 3.8像素;Ax,Ay范围：0.003到0.6 ；sigmaх0,sigmay0,sigmax1,sigmay1范围：0.06到0.5，x0,y0,x1,y1范围：0到511，最终生成一个可视化的应边场图片(w.r.t最终图像大小：128x128 ）

u = D[0].reshape(X, y) v = D[1].reshape(X, y) # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) plt.quiver(x_grid, y_grid, u, v) ax.set_xlim(0, X-1) ax.set_ylim(0, y-1) plt.grid(True) plt.show() ...

def mean_shift(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement the mean-shift algorithm :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the mean-shift algorithm return

means[j] = np.sum(w[:, np.newaxis] * xs, axis=0) / np.sum(w) return means In this implementation, we start with the initial means being the same as the input samples, and then iteratively ...

已知线性规划问题：min 12x1+8x2+16x3+12x4,s.t. 2x1+x2+4x3>=2,2x1+2x2+4x4>=3,xj>=0,j=1,2,3,4.设计对偶单纯形法的算法，用python编程求解线性规划问题的最优解和最优目标函数值。

c_d = -1 * A.sum(axis=0) # 将对偶问题转化为标准型 m_d, n_d = A_d.shape A_d = np.hstack((A_d, np.eye(m_d))) c_d = np.concatenate((c_d, np.zeros(m_d))) x_B_d = np.arange(n_d, n_d + m_d) B_d = A_d[:, x_...

python读取excel表格所有的sheet，在第一列后面新增‘盖码合并’和‘箱码合并’如列名是'A','B','C','W','E'则将数值求和结果写在‘盖码合并’该列，如列名是‘D’,'F'，‘U’,'I'则将求和结果写在‘箱码合并’这列

sheet_data['箱码合并'] = sheet_data[['F', 'U', 'I', 'D']].sum(axis=1) # 将修改后的数据写回Excel文件 sheet_data.to_excel('your_file.xlsx', sheet_name=sheet_name, index=False) 希望这个解决方案...

python读取excel表格所有的sheet，在第一列后面新增‘盖码合并’和‘箱码合并’对每行数据进行求和，如列名有'A','B','C','W','E'则将数值求和结果写在‘盖码合并’该列，如列名是‘D’,'F'，‘U’,'I'则将求和结果写在‘箱码合并’这列

sum_gc = df[['A', 'B', 'C', 'W', 'E']].sum(axis=1) df['盖码合并'] = sum_gc # 计算箱码合并的和 sum_xc = df[['D', 'F', 'U', 'I']].sum(axis=1) df['箱码合并'] = sum_xc # 写入修改后的数据到新的...

python读取excel表格所有的sheet，在第一列后面新增‘盖码合并’和‘箱码合并’对每行数据进行求和，如列名有'A','B','C','W','E'则将数值求和结果写在‘盖码合并’该列，如列名有‘D’,'F'，‘U’,'I'则将求和结果写在‘箱码合并’这列

sheet_data['盖码合并'] = sheet_data[['A', 'B', 'C', 'W', 'E']].sum(axis=1) if {'D', 'F', 'U', 'I'}.issubset(sheet_data.columns): # 计算箱码合并的值 sheet_data['箱码合并'] = sheet_data[['D', 'F', '...

随机向量 服从 元正态分布 ，矩阵 ，p > d,期中 相互独立，服从标准正态分布 ，固定 ， 令 为 元正态随机向量.产生独立同分布观测样本 .已知 ，记 的最大特征值 对应的特征向量 ，则 为第一主成分变量. (i) 建立第二主成分的优化模型 (3分)Python代码（不用svd

z2 = np.sum(X @ np.outer(w2, w2), axis=(1, 2)) 其中，n是观测样本数，p是每个观测样本的维数，d是特征向量的维数。首先生成观测样本矩阵X，然后计算第一主成分的特征向量w1和特征值v1，接着计算...

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color_feature = np.concatenate((b_hist, g_hist, r_hist), axis=0) # 纹理特征 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = np.float32(gray) texture_feature = cv2.calcHist([cv2.Canny(gray...

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return np.sum(w*np.exp(-1*np.sum((x-c)**2,axis=1))) # Define the control input function def control_input(y, y_d, c, w): e = y_d - y x = np.array([e]) u = RBF_nn(x, c, w) return u # Define the ...

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