np.append(x, [df1], axis=0)
时间: 2024-01-14 17:03:07 浏览: 34
这行代码使用了Numpy库中的append函数来将数据添加到之前创建的空数组x中。其中,第一个参数x指定了要添加数据的目标数组,第二个参数[df1]是要添加的数据,它是一个列表,列表中只包含一个元素df1,表示要添加的数据是一个二维的DataFrame类型。第三个参数axis=0表示按行的方向添加数据,即将df1添加为x的新的一行。最终,这行代码的返回值是一个新的numpy数组,它是将df1添加到x数组后得到的结果。需要注意的是,这种方式虽然可以动态添加数据,但是每次添加数据都需要重新创建一个新的数组,因此在处理大量数据时可能会导致性能问题。
相关问题
diff = np.abs(predicted_onehot - test_labels) accuracy = np.mean((diff == np.array([0, 0, 0])).all(axis=1)) accuracy = accuracy.append() print(accuracy)怎么做可以求平均值
您可以定义一个列表(list)来存储每次计算出来的精确率,然后再求这个列表的平均值。具体代码如下:
```
accuracies = [] # 定义一个空列表
# 循环计算每次精确率
for i in range(num_of_tests): # num_of_tests为测试集大小
diff = np.abs(predicted_onehot[i] - test_labels[i])
accuracy = np.mean((diff == np.array([0, 0, 0])).all(axis=1))
accuracies.append(accuracy) # 将每次计算的精确率加入列表中
average_accuracy = np.mean(accuracies) # 求平均精确率
print("Average accuracy:", average_accuracy)
```
其中,`num_of_tests` 为测试集大小,`accuracies` 列表存储每次计算出来的精确率,`np.mean` 函数可以求列表的平均值。
X_train = np.append(arr = np.ones(40, 1), values = X_train, axis = 1),错误在哪
根据你提供的代码,我猜测你想要将一个由 40 行数据和 1 列数据组成的全为 1 的矩阵与 X_train 水平拼接。然而,你的代码中出现了一些错误。
首先,np.ones() 函数的参数应该是一个表示矩阵形状的元组,而不是两个参数。因此,你可以将 40 和 1 包装在一个元组中,如下所示:
```
np.ones((40, 1))
```
其次,np.append() 函数的参数 values 应该是一个数组,而不是一个矩阵。因此,你需要将 np.ones() 返回的矩阵转换为数组,如下所示:
```
np.ones((40, 1)).astype(int)
```
最后,你在 np.append() 函数的参数列表中使用了 axis = 1,这表示你想要水平拼接两个数组。因此,你需要将 X_train 和 np.ones((40, 1)).astype(int) 作为参数传递给 np.append() 函数,如下所示:
```
X_train = np.append(X_train, np.ones((40, 1)).astype(int), axis = 1)
```
这应该能够正确地实现你想要的功能。
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