standard_points = np.logspace(np.log10(0.1), np.log10(10), 20) # 使用了numpy库中的subtract.outer函数来计算每个数据点与参考点之间的差值, # 再使用argmin函数来找到差值最小的参考点的索引。最后,根据索引找到对应的参考点即可。 nearest_points = xf[np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)).argmin(axis=1)] print(nearest_points)
时间: 2024-03-15 09:41:51 浏览: 116
这段代码是使用logspace函数生成了20个平均间隔的点,然后使用subtract.outer函数计算每个数据点与参考点之间的差值,再使用argmin函数找到差值最小的参考点的索引。最后,根据索引找到对应的参考点即可。
这里的xf是一个一维的numpy数组,包含了所有的数据点。代码中的np.subtract.outer(standard_points, xf)会生成一个二维的数组,其中每行对应一个参考点与所有数据点之间的差值。然后使用argmin(axis=1)计算每行中差值最小的位置,即为最近的参考点的索引。最后再使用xf[nearest_idx]找到对应的参考点。
需要注意的是,在这段代码中,standard_points和xf的长度必须相同。如果不同,subtract.outer函数会报错。
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gamma_range = np.logspace(0.1, 10, 100)
对于这个问题,我不确定你想要什么答案。gamma_range 是一个 numpy 函数,用于生成从 0.1 到 10 的 100 个对数间隔的值。它通常被用于指定支持向量机 (SVM) 的 gamma 参数的值,gamma 参数控制了 SVM 内核的复杂度和适应性。这个参数的最佳值通常是通过交叉验证来寻找。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV data = pd.read_excel('C:\\Users\\86183\\Desktop\\rat_eye.xlsx',header=None,index_col=0) # 提取'1389163_at'这一行的数据 gene = '1389163_at' gene_data = data.loc[gene] # 计算与其他行的相关系数 corr = data.corrwith(gene_data,axis=1) # 找到与指定基因相关系数最大的几行 top_k = 100 similar_rows = corr.abs().sort_values(ascending=False)[1:top_k+1].index print('与{}最相近的{}个基因分别是:'.format(gene, top_k)) for gene_name in similar_rows: print(gene_name) X = data.loc[similar_rows].T.values y = gene_data.values # 使用LassoCV进行交叉验证,选择最优的alpha值 model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100)) model.fit(X, y) # 打印模型系数,选择重要性较高的自变量 coefficients = model.coef_ important_indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1][:10] important_genes = [similar_rows[i] for i in important_indices] print('选择的重要自变量有:', important_genes)帮我改进一下这个代码,还有这个选择多少个自变量只能自己决定吗?不是模型决定多少变量吗
以下是改进后的代码,并回答您的问题:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LassoCV
# 读入数据
data = pd.read_excel('C:\\Users\\86183\\Desktop\\rat_eye.xlsx', header=None, index_col=0)
# 提取指定基因的行数据
gene = '1389163_at'
gene_data = data.loc[gene]
# 计算与其他行的相关系数
corr = data.corrwith(gene_data, axis=1)
# 找到与指定基因相关系数最大的几行
top_k = 100
similar_rows = corr.abs().sort_values(ascending=False)[1:top_k+1].index
print('与{}最相近的{}个基因分别是:'.format(gene, top_k))
for gene_name in similar_rows:
print(gene_name)
# 使用LassoCV进行交叉验证,选择最优的alpha值
model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100))
X = data.loc[similar_rows].T.values
y = gene_data.values
model.fit(X, y)
# 打印模型系数,选择重要性较高的自变量
coefficients = model.coef_
important_indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1]
important_genes = [similar_rows[i] for i in important_indices]
# 根据模型系数的大小,选择重要性较高的前k个自变量
k = 10
important_genes = important_genes[:k]
print('选择的重要自变量有:', important_genes)
```
改进内容:
1. 添加注释,使代码更易读;
2. 将代码分块,使逻辑更清晰;
3. 将选择重要自变量的部分,改为根据模型系数的大小选择重要性较高的前k个自变量;
4. 将选择重要自变量的个数k设置为可调参数。
关于选择自变量的个数,实际上可以通过交叉验证的方式来选择,这也是LassoCV所做的。但是,在这个代码中,我们只是选择了重要性较高的前k个自变量。如果您想要自动选择自变量的个数,可以使用交叉验证的方式来实现。