a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.array([1,5,8,11,52,45,31])如何从a中删除c中数据代表的行

时间: 2023-09-16 20:15:51 浏览: 75
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numpy.random.shuffle打乱顺序函数的实现

你可以使用以下代码从 `a` 中删除 `c` 中数据代表的行： ``` mask = np.isin(a[:,-1],c,invert=True) a = a[mask] ``` 这里使用 `numpy.isin()` 函数来检查 `a` 的最后一列是否包含 `c` 中的元素。然后使用 `invert=True` 参数来反转布尔数组，以便获取不包含 `c` 中元素的行的掩码。 最后，使用掩码来选择不包含 `c` 中元素的行，然后重新赋值给 `a`。
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9. **创建矩阵**：使用reshape方法可以将一维数组转换为多维数组，如np.arange(9).reshape(3,3)生成3x3的矩阵。 10. **获取非零元素索引**：np.nonzero()返回数组中非零元素的索引。 11. **创建单位矩阵**：...

a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.random.random([7,3]) d = np.array([1,5,8,11,52,45,31]) c = np.concatenate([c,d],axis=-1) 按照c中的-1列代表的位置更新a的数值

a[:, -1] = c[:, -1][b[:, 0]] 解释一下，首先通过 b[:, 0] 获取 a 中最后一列对应的索引，因为 b 是按照顺序从 0 到 99 排列的，所以可以直接用 b 的值作为索引。然后再用这些索引从 c 中取出对应...

import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点

c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) # 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)] 其中，...

n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = np.random.binomial(n=1, p=condprob, size=(n,1))linear_fit = LinearRegression().fit(x, y)print(linear_fit)为什么结果为LinearRegression()

这段代码中，首先使用了numpy库生成了一个大小为(n,p)的随机正态分布矩阵x，然后使用arange函数创建了一个(p,1)的列向量beta，这个向量的元素为1到p，reshape函数将其变形为(p,1)的矩阵。接着，将x和beta相乘得到z，...

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1)

具体来说，这段代码先生成了一个p维的随机正态分布的特征矩阵X，然后根据X和beta生成一个线性组合，再加上一些随机噪声epsilon，最后将结果大于0的样本标记为1，其余标记为0，生成二分类标签Y。最终将特征矩阵X和...

1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___

array = np.arange(9).reshape(3,3) array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]] print(array) 输出结果为： [[1 0 2] [4 3 5] [7 6 8]] 7. 代码如下： python import numpy as np array = np.array...

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

data = np.arange(0, 156) data = data.tolist() samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) ...

arr_a = np.arange(8).reshape(2, 4) arr_b= np.random.randint(1, 10, size = 4),通过python将arr_a和arr_b转换成矩阵，计算矩阵的矢量积和数量积。

arr_a = np.arange(8).reshape(2, 4) arr_b = np.random.randint(1, 10, size=4) # 转换为矩阵 mat_a = np.matrix(arr_a) mat_b = np.matrix(arr_b) # 计算矢量积 vec_product = np.dot(mat_a, mat_b.T) print(...

import numpy as np import random from scipy import stats import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) a=[] for p in range(1,11): k=8 n=100 Sigma = [[1,0.6+0.04p],[0.6+0.04p,1]] res1 = [] for i in range(1,1001): data=np.random.multivariate_normal(np.zeros(2), Sigma, n) X_data=data[:,0] Y_data=data[:,1] Sx=sorted(X_data) Sy=sorted(Y_data) inter_x=np.arange(min(X_data),max(X_data)+(max(X_data)-min(X_data))/k, (max(X_data)-min(X_data))/k) inter_y=np.arange(min(Y_data),max(Y_data)+(max(Y_data)-min(Y_data))/k, (max(Y_data)-min(Y_data))/k) left_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[0:k].reshape(1,k)) right_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[1:(k+1)].reshape(1,k)) left_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[0:k].reshape(1,k)) right_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[1:(k+1)].reshape(1,k)) Data1=np.dot(X_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) Data2=np.dot(Y_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) frequx=(left_inter_x<=Data1)(Data1<right_inter_x) frequy=(left_inter_y<=Data2)(Data2<right_inter_y) frequxy = np.dot(frequx.astype(int).T,frequy.astype(int)) pi=np.sum(frequxy,axis=0)/n pj=np.sum(frequxy,axis=1)/n pij=np.dot(pi.reshape(k,1),pj.reshape(1,k)) A=(frequxy-npij)**2/(npij) A[np.isnan(A)]=0 A[np.isinf(A)]=0 stat1=np.sum(A) res1.append(int(stat1>stats.chi2.ppf(0.95,(k-1)**2))) a[p]=np.mean(res1) plt.plot(a)有哪些错误

inter_y = np.arange(min(Y_data), max(Y_data) + (max(Y_data) - min(Y_data)) / k, (max(Y_data) - min( Y_data)) / k) left_inter_x = np.dot(np.ones((n, 1)), inter_x[0:k].reshape(1, k)) right_inter_x =...

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。 为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下形式： python x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1) 这样...

import numpy as np import pickle f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] for i in range(11): if len(data) > 15: sample = np.random.choice(data, 15, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, 6, replace=False) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = bi[0] print(sample) print(b) samples.append(sample) # sample = [s for s in sample if s in data] for s in sample: data.remove(s) samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(data)，报错setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (11,) + inhomogeneous part.

samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) 这样就可以将 samples 转换成一维的 NumPy 数组。另外，你在循环中的最后一次循环中没有把 sample 中的元素移除 ...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # 对整个网格预测函数值 Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制轮廓和训练样本 plt....
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