np.vstack(x1,x2,x3).T什么意思
时间: 2023-12-03 12:05:19 浏览: 37
`np.vstack(x1, x2, x3)` 是将三个数组 `x1`, `x2`, `x3` 沿着竖直方向堆叠起来,返回一个新的数组。假设 `x1`, `x2`, `x3` 的形状都为 `(n,)`,则 `np.vstack(x1, x2, x3)` 的形状为 `(3, n)`,其中 `3` 表示堆叠后的数组中有三行,`n` 表示每行的长度为 `n`。
而 `.T` 表示对数组进行转置操作,即将行变为列,将列变为行。因此,`np.vstack(x1, x2, x3).T` 的形状为 `(n, 3)`,其中 `n` 表示每列的长度为 `n`,`3` 表示转置后的数组中有三列。
相关问题
import numpy as np N = 32 n = np.arange(N) wn = np.random.uniform(0, 1, N) X1 = np.cos(2 * np.pi * n / N) * wn X2 = np.sin(2 * np.pi * n / N) X1_fft = np.fft.fft(X1) X2_fft = np.fft.fft(X2) X3_fft = X1_fft * X2_fft X3_fft[:N] = X3_fft[:N] / N X3_fft[N:] = 0 X3 = np.fft.ifft(X3_fft) X3 = np.real(X3) print(X3)
这段代码使用了numpy库中的FFT函数来计算两个信号的乘积的傅里叶变换。首先,np.arange(N)生成了一个从0到31的序列,作为离散时间轴上的采样点。接着,np.random.uniform(0, 1, N)生成了一个从0到1的随机数序列,作为加权系数。然后,X1和X2分别计算了一个正余弦信号,其中正弦信号使用了wn作为加权系数。接下来,使用np.fft.fft函数对X1和X2进行傅里叶变换,得到它们的频率域表示X1_fft和X2_fft。将它们相乘,得到X3_fft,即两个信号的乘积的傅里叶变换。由于FFT计算的是周期性信号的频谱,因此需要将X3_fft的前一半和后一半重新排列,以得到正确的结果。最后,使用np.fft.ifft函数对X3_fft进行逆傅里叶变换,得到X3,即两个信号的乘积的时域表示。因为傅里叶变换是线性变换,所以X3和X1、X2的乘积的时域表示是一样的。最后,使用np.real函数取实部,得到X3的实数部分。
领回归的话np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())这个代码需要改变嘛?
这段代码实现了多元线性回归模型,如果你要改为岭回归或Lasso回归,需要使用相应的库和函数,并设置不同的惩罚参数alpha。下面是一个岭回归的例子,你可以参考一下:
```
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
np.random.seed(42)
q = np.array(X1)
w = np.array(x2)
e = np.array(x3)
r = np.array(x4)
t = np.array(x5)
p = np.array(x6)
u = np.array(x7)
eps = np.random.normal(0, 0.05, 152)
X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u]
beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6]
y = np.dot(X, beta)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数
ridge = Ridge(alpha=alpha)
ridge.fit(X_train, y_train)
y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
```
如果要使用Lasso回归,可以将岭回归的代码中的Ridge替换成Lasso,并设置不同的惩罚参数alpha,如下所示:
```
from sklearn.linear_model import Lasso
alpha = 0.1 # 设置Lasso回归的惩罚参数
lasso = Lasso(alpha=alpha)
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred = lasso.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
```
需要注意的是,岭回归和Lasso回归的惩罚参数alpha需要根据具体数据集和问题进行调整,以达到最优的预测性能。
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