res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,1,720,1280,4) (8,8,720,1280)

时间: 2024-04-08 20:35:20 浏览: 15
根据异常信息,可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8, 1, 720, 1280, 4)`,而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 8, 720, 1280)`。 在进行广播运算时,要确保数组的形状能够匹配。根据你的代码逻辑,可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。 以下是修正后的代码片段: ```python x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :] y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :] ``` 这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 8, 1, 720, 1280)` 的形状,以便与 `a` 进行广播运算。 请尝试使用修正后的代码,看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题,请随时追问。
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import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the vectorized implementation of bilinear interpolation. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate the interpolation values res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 在res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生错误operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这个错误是由于形状不匹配导致的。你可以在计算 `res` 之前,先调整 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状,使其与 `a` 的形状相匹配。可以使用 `np.expand_dims` 函数来添加额外的维度。修改代码如下: ```python x_idx = np.expand_dims(x_idx, axis=-1) y_idx = np.expand_dims(y_idx, axis=-1) ``` 然后再重新计算 `res`。 希望这可以解决你的问题!如果还有其他问题,请随时提问。

res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + \引发异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这异常是由于数组形状不匹配导致的根据异常信息,可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8 720, 1280, 4)`,而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 720, 1280)`。 在向量化计算中,要确保数组的形状匹配才能进行运算。根据你的代码逻辑,可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。 以下是修正后的代码片段: ```python x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :] y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :] ``` 这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 1, 720, 1280)` 的形状,以便与 `a` 进行广播运算。 请尝试使用修正后的代码,看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题,请随时追问。

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帮我在下面的代码中添加高斯优化,原代码如下:import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数,即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型,并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

#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

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