np.ones_like

`np.ones_like()`函数返回一个与给定数组具有相同形状和数据类型的填充了1的数组。它的语法如下：

np.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

其中，`a`是输入的数组，`dtype`是返回数组的数据类型，`order`是返回数组的内存布局，`subok`是返回数组是否应该与`a`共享子类，`shape`是返回数组的形状。

例如，假设我们有一个形状为`(3, 4)`的二维数组`a`，并且我们想要创建一个与`a`具有相同形状和数据类型的数组，并且所有元素都填充为1。我们可以这样做：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

ones_arr = np.ones_like(a)
print(ones_arr)

输出结果为：

array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1]])

在上面的例子中，我们使用`np.array()`函数创建了一个形状为`(3, 4)`的二维数组`a`。然后，我们使用`np.ones_like()`函数创建了一个与`a`具有相同形状和数据类型的数组，并将所有元素都填充为1。

相关问题

dirs = np.stack([(i-K[0][2])/K[0][0], -(j-K[1][2])/K[1][1], -np.ones_like(i)], -1)

这行代码涉及到对 NumPy 数组的操作，包括堆叠和运算。

假设 `i` 和 `j` 是两个 NumPy 数组，表示像素的横坐标和纵坐标。`K` 是一个 NumPy 数组，表示相机的内参矩阵（假设是一个 3x3 的矩阵）。

解释一下每个部分的含义：

- `(i-K[0][2])/K[0][0]`：这是对 `i` 数组进行运算，将其减去相机内参矩阵中的 `K[0][2]`，然后除以 `K[0][0]`。

- `-(j-K[1][2])/K[1][1]`：这是对 `j` 数组进行运算，将其减去相机内参矩阵中的 `K[1][2]`，然后除以 `K[1][1]`，并取负数。

- `-np.ones_like(i)`：这是创建一个和 `i` 数组形状相同的数组，其中的元素都是 -1。

- `np.stack(..., -1)`：这是使用 `np.stack()` 函数将上述三个数组沿着最后一个轴进行堆叠，形成一个新的数组。

所以，`np.stack([(i-K[0][2])/K[0][0], -(j-K[1][2])/K[1][1], -np.ones_like(i)], -1)` 的作用是将三个数组按照最后一个轴进行堆叠，形成一个新的数组 `dirs`。

这个数组 `dirs` 中包含了根据相机内参矩阵进行归一化处理后的像素坐标信息。

如果你对这行代码还有其他疑问，请随时提问。

def GM11(x0): x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) X = np.zeros_like(x0) X[0] = x0[0] for i in range(1, len(x0)): X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i) return X X0 = data['close'].values X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)]) s = np.zeros(len(X0)) s[0] = 1 for i in range(1, len(X0)): if X0[i] > X1[:, i-1].max(): s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 else: s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 1 --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) D:\.temp\ipykernel_10000\3121687314.py in <module> 5 s[0] = 1 6 for i in range(1, len(X0)): ----> 7 if X0[i] > X1[:, i-1].max(): 8 s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 9 else: IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 5给出修正的代码

修正后的代码如下：

import numpy as np

def GM11(x0):
    x1 = np.cumsum(x0)
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
    B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1)
    Y = x0[1:].reshape(-1, 1)
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)
    X = np.zeros_like(x0)
    X[0] = x0[0]
    for i in range(1, len(x0)):
        X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i)
    return X

X0 = data['close'].values
X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)])

s = np.zeros(len(X0))
s[0] = 1
for i in range(1, len(X0)-4):
    if X0[i+4] > X1[:, i].max():
        s[i+4] = np.argmin(X1[:, i]) + 2
    else:
        s[i+4] = np.argmin(X1[:, i]) + 1

主要修改了两处：

1. 在生成 X1 时，循环的范围改为 `range(len(X0)-4)`，因为每个 5 个数据才能生成一个 GM(1,1) 模型，因此最后 4 个数据不能构成 GM(1,1) 模型。

2. 在计算 s 时，由于 X1 的每一列代表的是对应时间段内的预测值，因此需要将索引 `i-1` 改为 `i`，同时将 `X0[i]` 改为 `X0[i+4]`，表示当前判断的是时间段的最后一个数据的值。