def gram_schmidt(TT_0): # 将A的列向量标准化 Q = A.copy() for i in range(Q.shape[1]): Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i]) # 计算正交向量 for i in range(1, Q.shape[1]): for j in range(i): Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j] # 将Q的列向量标准化 Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i]) 产生tuple index out of range
时间: 2023-12-30 18:07:01 浏览: 29
这个错误是因为在第二个 for 循环中,最后一个语句 `Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])` 应该在第一个 for 循环中,因为 `i` 的值只在第一个循环中有定义。你可以将这行代码缩进到第一个 for 循环中,就可以解决这个错误了。以下是修改后的代码:
```
def gram_schmidt(TT_0):
# 将A的列向量标准化
Q = TT_0.copy()
for i in range(Q.shape[1]):
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
# 计算正交向量
for i in range(1, Q.shape[1]):
for j in range(i):
Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j]
# 将Q的列向量标准化
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
return Q
```
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import numpy as npdef gram_schmidt(A): # 将A的列向量标准化 Q = A.copy() for i in range(Q.shape[1]): Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i]) # 计算正交向量 for i in range(1, Q.shape[1]): for j in range(i): Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j] # 将Q的列向量标准化 Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i]) return Q想要正交化一个4×1矩阵该如何修改
如果想要正交化一个4×1矩阵,需要对其进行列向量标准化和正交化处理。可以按照以下代码进行修改:
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
# 将A的列向量标准化
Q = A.copy()
for i in range(Q.shape[1]):
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
# 计算正交向量
for i in range(1, Q.shape[1]):
for j in range(i):
Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j]
# 将Q的列向量标准化
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
return Q
# 示例
A = np.array([[1], [2], [3], [4]])
Q = gram_schmidt(A)
print(Q) # 打印正交矩阵
def create_skipgram_dataset(text): import random data = [] for i in range(2, len(text) - 2): data.append((text[i], text[i-2], 1)) data.append((text[i], text[i-1], 1)) data.append((text[i], text[i+1], 1)) data.append((text[i], text[i+2], 1)) # negative sampling for _ in range(4): if random.random() < 0.5 or i >= len(text) - 3: rand_id = random.randint(0, i-1) else: rand_id = random.randint(i+3, len(text)-1) data.append((text[i], text[rand_id], 0)) return data skipgram_train = create_skipgram_dataset(text) print('skipgram sample', skipgram_train[0])这段代码什么意思
这段代码是用来创建一个 Skip-gram 模型的数据集的,其中:
- `text` 是一个文本序列,可以是一个字符串或一个列表等。
- `create_skipgram_dataset` 函数遍历文本中的每个词汇,对于每个词汇,构建多个正样本和负样本。其中,每个正样本包含一个目标词汇和一个上下文词汇,即 `(target_word, context_word, 1)`,表示目标词汇在上下文中出现过。每个负样本也包含一个目标词汇和一个随机选择的词汇,即 `(target_word, rand_word, 0)`,表示目标词汇和随机选择的词汇没有出现关系。
- `data` 是一个列表,其中每个元素都是一个元组,包含一个目标词汇、一个上下文词汇或随机选择的词汇,以及一个标记,即 `[(target1, context1/negative1, label1), (target2, context2/negative2, label2), ...]`。
- `skipgram_train = create_skipgram_dataset(text)` 将创建好的 Skip-gram 数据集赋值给 `skipgram_train` 变量。
- `print('skipgram sample', skipgram_train[0])` 输出数据集中的第一个样本,即一个目标词汇、一个上下文词汇或随机选择的词汇,以及对应的标记。
这个 Skip-gram 模型数据集可以用于训练机器学习模型,使得模型能够根据目标词汇预测上下文词汇或随机选择的词汇。