for (i in seq_len(nrow(spots_true_composition))) { x <- rbind(spots_true_composition[i, ], spots_predicted_composition[i, ]) if (sum(spots_predicted_composition[i, ]) > 0) { jsd_matrix[i, 1] <- suppressMessages(JSD(x = x, unit = "log2", est.prob = "empirical")) } else { jsd_matrix[i, 1] <- 1 } }
时间: 2023-06-11 21:10:02 浏览: 45
这段代码中,首先使用了一个 for 循环,循环的次数为 spots_true_composition 数据框的行数。在每次循环中,使用 rbind 函数将 spots_true_composition 和 spots_predicted_composition 数据框中的第 i 行合并成一个新的数据框 x。然后,通过判断 spots_predicted_composition 第 i 行的元素和是否大于 0,来决定是否计算 JSD 值。如果大于 0,则调用 JSD 函数并将计算结果赋值给 jsd_matrix 的第 i 行第 1 列;否则,将 jsd_matrix 的第 i 行第 1 列赋值为 1。其中,JSD 函数的参数 x 表示两个概率分布之间的距离度量方式为 Jensen-Shannon 距离,unit 参数为 "log2" 表示以对数为单位计算距离,est.prob 参数为 "empirical" 表示使用样本的经验概率估计概率分布。
相关问题
for i in range(len(train_data) - seq_len - pre_len): train_X.append(np.array(train_data[i : i + seq_len])) train_Y.append(np.array(train_data[i + seq_len : i + seq_len + pre_len]))
对于这段代码,它是指对训练数据进行切片处理,其中train_data是数据集,seq_len是序列长度,pre_len是预测长度。代码通过循环遍历数据集,每次提取一个序列(长度为seq_len),并将其作为训练输入(train_X),同时提取下一个序列(从i+seq_len开始,长度为pre_len),将其作为训练标签(train_Y)。这样就可以将数据处理为模型所需的输入和输出。
for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x)
这段代码是一个循环,用于将长度为seq_len的子序列从ori_data中提取出来,并将其添加到temp_data列表中。
循环的范围是从0到len(ori_data) - seq_len。这样可以保证在提取子序列时不会超出ori_data的边界。
在每次循环中,通过切片操作ori_data[i:i + seq_len],将从索引i开始,长度为seq_len的子序列提取出来,并赋值给变量_x。
然后,将_x添加到temp_data列表中,用于存储所有提取出的子序列。
循环结束后,temp_data中就包含了所有长度为seq_len的子序列,可以在后续的代码中使用。