%%timeit # scalar: import numpy as np from math import sin, cos, exp x = np.linspace(0, 20,100) r = np.zeros(len(x)) for i, xi in enumerate(x): r[i] = sin(np.pi * xi)*cos(xi)*exp(-xi**2) + 2 + xi**2 改写为向量化的运算,并比较运行时间的差异,要求:给出代码,运行成功,给出平均运算时间的差别。
时间: 2023-05-22 19:01:52 浏览: 106
null是一个表示空值或缺失值的特殊值,通常用于表示变量或对象没有被赋值或不存在。在计算机编程中,null通常被用作一个占位符,表示某个变量或对象的值尚未确定或未定义。在许多编程语言中,null通常被定义为一个关键字或常量,以便程序员可以使用它来表示空值或缺失值。
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import numpy as nparr = np.array([5])scalar = np.asscalar(arr)
这段代码的作用是将一个包含单个元素的numpy数组转换成标量(scalar),并赋值给变量scalar。具体来说,np.asscalar()函数将一个numpy数组转换成标量,这个数组必须只包含一个元素。在这里,arr是一个只包含一个元素5的数组,因此np.asscalar(arr)将5转换成标量,并将其赋值给scalar变量。在这个例子中,scalar的值为5。
import numpy as np import math import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) # 创建数据集 look_back = 5 trainX, trainY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): trainX.append(dataset[i:i+look_back]) trainY.append(dataset[i+look_back]) trainX = np.array(trainX) trainY = np.array(trainY) # 转换为张量 trainX = tf.convert_to_tensor(trainX) trainY = tf.convert_to_tensor(trainY) # 定义模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(look_back, 1)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError()) # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) # 预测结果 predicted = [] for i in range(len(dataset) - look_back): x = np.array(dataset[i:i+look_back]) x = np.reshape(x, (1, look_back, 1)) y = model.predict(x) predicted.append(y[0][0]) # 反归一化 predicted = np.array(predicted) predicted = predicted * scalar # 绘图 plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data') plt.plot(predicted, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()生成的真实值只有一半大小
根据您提供的代码,我猜测您可能是在对预测结果进行反归一化时出现了问题。在代码中,您将预测结果乘以了一个名为scalar的标量值,但是scalar的计算方式并没有给出。如果scalar的计算方式不正确,可能导致反归一化后的预测结果不准确。
另外,您在代码中没有给出任何关于预测结果大小的具体描述。如果您说生成的真实值只有一半大小,可能需要更多上下文信息才能理解您的意思。
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