[(x if c else y)for x, y, c in zip(xarr, yarr, cond)]
时间: 2024-06-03 15:07:46 浏览: 9
This is a list comprehension that combines elements from two lists, `xarr` and `yarr`, based on a condition provided in the `cond` list.
For each corresponding element in `xarr`, `yarr`, and `cond`, the expression `x if c else y` is evaluated. If `c` is True, the element from `xarr` is used, otherwise the element from `yarr` is used. The resulting value is added to the new list being constructed by the list comprehension.
For example, if `xarr = [1, 2, 3]`, `yarr = [4, 5, 6]`, and `cond = [True, False, True]`, the list comprehension will produce the list `[1, 5, 3]` because the first and third elements of the result come from `xarr` and the second element comes from `yarr`.
相关问题
显示错误为 x and y can be no greater than 2-D, but have shapes (200,) and (200, 1, 1),代码如下yHat = [] for i in range(len(xArr)): yHat.append(lwlr(xArr[i], xArr, yArr, 0.003)) plt.plot(array(xArr)[:,1],yHat) plt.show()
这个错误提示表明你传递给 plot() 函数的 y 值是一个形状为 (200,1,1) 的三维数组,而 plot() 函数只能处理两维的数据。这个错误通常是由于 y 值的维度不正确导致的。
在这种情况下,你可以尝试使用 reshape() 函数将 yHat 数组从三维转换为二维数组。这可以通过以下代码实现:
```
yHat = np.array(yHat).reshape(len(xArr), 1)
```
这会将 yHat 数组从形状为 (200,1,1) 的三维数组转换为形状为 (200,1) 的二维数组。现在你可以使用 plot() 函数绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图了:
```
plt.scatter(np.array(xArr)[:,1], np.array(yArr))
plt.plot(np.array(xArr)[:,1], yHat)
plt.show()
```
请注意,你应该在调用 plot() 函数之前先调用 scatter() 函数,以便将散点图和折线图绘制在同一个图形中。
#编写误差计算函数 def error(xArr, yArr, yHat): return sum((yArr - yHat) ** 2) # 训练LWLR模型并计算误差 def trainLWLR(xArr, yArr, k): m = shape(xArr)[0] yHat = zeros(m) for i in range(m): yHat[i] = lwlr(xArr[i], xArr, yArr, k) return error(xArr, yArr, yHat) # 加载数据 xArr, yArr = loadDataSet('abalone.txt') # 比较不同k值下,模型在训练样本上的误差值 k_list = [0.1, 1, 10] for k in k_list: print('k={}'.format(k)) print('train error: {:.2f}'.format(trainLWLR(xArr, yArr, k)))
这段代码是用来训练LWLR模型并计算误差的。具体来说,它包括以下几个步骤:
1. 定义误差计算函数error(xArr, yArr, yHat),其中xArr和yArr是训练数据集,yHat是模型预测的输出结果。该函数返回预测值和实际值之间的平方误差和。
2. 定义训练LWLR模型的函数trainLWLR(xArr, yArr, k),其中xArr和yArr是训练数据集,k是LWLR模型中的核函数带宽参数。该函数首先计算出训练数据集中每个样本的预测值yHat,然后调用误差计算函数error来计算模型在训练样本上的误差值。
3. 加载数据集,其中xArr是自变量,yArr是因变量。
4. 对于不同的k值,分别调用trainLWLR函数来训练LWLR模型,并计算模型在训练样本上的误差值。最终输出每个k值下的误差值。
LWLR(Locally Weighted Linear Regression)是一种基于局部加权的线性回归算法,它的核心思想是对每个预测点附近的训练数据赋予不同的权重,从而使得预测点周围的数据对预测结果的影响更大。
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