[x, y] = np.array([x, y]) - np.array([a, b])

时间: 2024-01-02 20:04:41 浏览: 89
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python将txt文件读入为np.array的方法

这行代码的作用是将二维向量 `[x, y]` 减去另一个二维向量 `[a, b]`，得到的结果是一个新的二维向量。具体来说，它对应了以下的计算公式： ``` [x-a, y-b] ``` 其中 `np.array([x, y])` 和 `np.array([a, b])` 分别表示二维向量 `[x, y]` 和 `[a, b]`，`-` 表示向量减法，即对应元素相减，最终得到一个新的二维向量 `[x-a, y-b]`。这个操作在计算机图形学、机器学习等领域中经常被用到。
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np.dot()函数的用法详解

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) y = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) result = np.dot(x, y) print(result) # 输出结果：168 这里的运算过程是将向量x和y的对应元素相乘后求和，相当于执行了常规的向量...

解释这段代码def getPoly2Params(a,b): # x=np.array(df.loc[a:b,0].astype('float64')) # y=np.array(df.loc[a:b,1].astype('float64')) x = np.array(range(0, b-a+1)) y = np.array(df.loc[a:b,1]) # trend=np.polyfit(x,y,4) trend,pocv=curve_fit(Poly2func,x,y) trend=list(trend) return trend

y = np.array(df.loc[a:b,1]) # 使用 curve_fit 函数拟合函数 trend, pocv = curve_fit(Poly2func, x, y) # 将参数转换为列表并返回 trend = list(trend) return trend 这段代码定义了一个名为 ...

python编程，执行 x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float64) ，y = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float64)，然后输出 x+y，x-y ，x*y，x/y， np.add(x,y)，np.subtract(x,y)，np.multiply(x, y)和np.dot(x,y)，给出代码

print("np.add(x,y)：\n", np.add(x,y)) # 使用 np.subtract() 函数进行矩阵减法 print("np.subtract(x,y)：\n", np.subtract(x,y)) # 使用 np.multiply() 函数进行矩阵乘法 print("np.multiply(x, y)：\n", np....

y_train = np.array(y_train) y_test = np.array(y_test) x_train = np.array(x_train) x_test = np.array(x_test)如何让这个代码更简洁

可以直接使用numpy的array函数来将数据集转换为numpy数组，不需要再单独定义变量。...x_train = np.array(x_train) y_train = np.array(y_train) x_test = np.array(x_test) y_test = np.array(y_test)

s1x = np.array([0, sector_x * u]) s1y = np.array([0, sector_y * u]) s1z = np.array([0, sector_z * u]) s2x = np.array([0, sector_x * u]) s2y = np.array([0, sector_y * u]) s2z = np.array([0, sector_z * u]) s2x = np.array([0, sector_x * u]) s2y = np.array([0, sector_y * u]) s2z = np.array([0, sector_z * u])

可以将代码精简为如下...s1x = np.array([0, sector_x * u]) s1y = np.array([0, sector_y * u]) s1z = np.array([0, sector_z * u]) s2x, s2y, s2z = s1x, s1y, s1z 这样可以避免重复定义变量，让代码更加简洁。

x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_test, y_test = np.array(x_test), np.array(y_test) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], 60, 1))

首先，x_train和y_train被转换为NumPy数组，以便后续处理。同样地，x_test和y_test也被转换为NumPy数组。 接下来，通过np.reshape函数，将训练集和测试集的数据形状进行重新调整。这里使用了(x_train....

s1x = np.array([sector_x *0, sector_x * 1]) s1y = np.array([sector_y *0, sector_y * 1]) s1z = np.array([sector_z *0, sector_z * 1]) s2x = np.array([sector_x *1, sector_x * 2]) s2y = np.array([sector_y *1, sector_y * 2]) s2z = np.array([sector_z *1, sector_z * 2]) s3x = np.array([sector_x *2, sector_x * 3]) s3y = np.array([sector_y *2, sector_y * 3]) s3z = np.array([sector_z *2, sector_z * 3])

s1x = np.arange(2) * sector_x s1y = np.arange(2) * sector_y s1z = np.arange(2) * sector_z s2x = np.arange(1, 3) * sector_x s2y = np.arange(1, 3) * sector_y s2z = np.arange(1, 3) * sector_z s3x = np.a...

s1x = np.array([sector_x *0, sector_x * 1]) s1y = np.array([sector_u *0, sector_y * 1]) s1z = np.array([sector_z *0, sector_z * 1]) s2x = np.array([sector_x *1, sector_x * 2]) s2y = np.array([sector_x *1, sector_y * 2]) s2z = np.array([sector_x *1, sector_z * 2]) s3x = np.array([sector_x *2, sector_x * 3]) s3y = np.array([sector_x *2, sector_y * 3]) s3z = np.array([sector_x *2, sector_z * 3])

s1x = np.array([0, sector_x]) s1y = np.array([0, sector_y]) s1z = np.array([0, sector_z]) s2x, s2y, s2z = s1x + sector_x, s1y + sector_y, s1z + sector_z s3x, s3y, s3z = s2x + sector_x, s2y + sector_y,...

请给下面代码添加注释 import numpy as npdef least_squares(X, y): X = np.array(X) y = np.array(y) w = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y return wX = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4]])y = np.array([2, 3, 4])w = least_squares(X, y)print(w)

w = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y # 返回最小二乘法系数 return w # 定义输入数据 X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4]]) y = np.array([2, 3, 4]) # 调用最小二乘法函数并获取系数 w = least_squares...

优化这段代码为8个X：import numpy as npdef gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a))# 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9])gray_relation_analysis(X, Y)

delta_x, delta_y = np.abs(X1 - x_mean), np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max, delta_x_min = np.max(delta_x), np.min(delta_x) delta_y_max, delta_y_min = np.max(delta_y), np.min...

我有8个自变量X，优化这段代码的归一化处理部分为8个X。import numpy as np def gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a)) # 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9]) gray_relation_analysis(X, Y)

X0 = np.array([np.min(X, axis=0), np.max(X, axis=0)]) (); scanf("%d", &choice); switch (choice) { case 0: printf("谢谢使用！\ X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - np.min(Y, axis=0)) / ...

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？

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) ...

def evaluate_test(): import preprocess """ 在未训练的数据集上进行测试 :return: """ filters = Gabor().build_filters() from tqdm import tqdm from data import CK, Fer2013, Jaffe _, x, y = Fer2013().gen_train_no() train = [] for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) train.append(res) train = np.array(train) test = [] _, x, y = Jaffe().gen_train_no() for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) test.append(res) test = np.array(train) Classifier().SVM(train, test) test = [] _, x, y = CK().gen_train_no() for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) test.append(res) test = np.array(train) Classifier().SVM(train, test)

这段代码定义了一个函数evaluate_test，用于对未经训练的数据集进行测试。函数中使用了多个模块和类，包括preprocess、Gabor、tqdm、data和Classifier等。 首先，函数调用Gabor().build_filters()方法获取Gabor...

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[0] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2], [3,-4], [-5,6]]) b2 = np.array([2,-2]) W3 = np.array([[-2,1], [3,-4]]) b3 = np.array([1,-2]) W4 = np.array([[3,-1]]) b4 = np.array([-2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) a4 = dense(a3, W4, b4, np.tanh) f_x = a4 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，包括了四个全连接层（dense）和四个激活函数（np.tanh），将输入向量a_in经过多次线性变换和非线性变换后，得到输出向量f_x。其中，每个全连接层的参数（权重W和偏置b）都是...

from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.get_dummies(df) X = np.array(df) # print(X) pca=PCA(n_components=15)#n_components 选择降维数量 pca.fit(X) # print(pca.transform(X)) X = pca.transform(X) x = np.array(X)[:, 0] y = np.array(X)[:, 1] plt.scatter(x, y, c = y) plt.show()

这是一个使用Python中的sklearn库进行PCA降维并绘制散点图的代码。PCA是一种常用的数据降维方法，它可以将高维...最后，将降维后的数据绘制成散点图，其中x、y分别表示第一、第二维的数据，c表示颜色，使用y值来表示。

修改代码：import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 =...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) X=data.身高 Y=data.体重 X=np.array(X).reshape(-1,1) Y=np.array(Y).reshape(-1,1) return X,Y X,Y=data_input()[0],data_input()[1] X_trian=np.concatenate((X,Y),axis=1) clf=KMeans(n_clusters=3) clf.fit(X_trian) print(clf.labels_) plt.scatter(X,Y,c=clf.labels_) plt.show() ,报错ValueError: c of shape (35,) not acceptable as a color sequence for x with size 38, y with size 38

X=np.array(X).reshape(-1,1) Y=np.array(Y).reshape(-1,1) return X,Y X,Y=data_input()[0],data_input()[1] X_train=np.concatenate((X,Y),axis=1) clf=KMeans(n_clusters=3) clf.fit(X_train) ...

np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2928]) w=np.array(x2[:2928]) e=np.array(x3[:2928]) r=np.array(x4[:2928]) t=np.array(x5[:2928]) p=np.array(x6[:2928]) u=np.array(x7[:2928]) 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()) ''' 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)这个代码可以求出多元线性回归方程的参数嘛？

在这段代码中，首先生成了一些数据（变量q、w、e、r、t、p、u），然后将它们组合成一个矩阵X，再给出了一个向量beta作为真实值，通过矩阵乘法计算出响应变量y。接下来，将数据划分为训练集和测试集，然后使用岭回归...

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在C语言中，你可以使用循环结构、条件判断以及数学库函数`fabs`来实现这个级数的计算。这里是一个基本的步骤： 1. 定义一个变量 `result` 来保存e的近似值，初始化为1（因为e的初始近似值就是1）。 2. 使用一个无限循环（实际上可以设置一个大到足以满足精度要求的循环次数上限），每次迭代中： a. 检查当前项的绝对值是否小于给定的小数阈值1E-4。 b. 如果是，则跳出循环，因为我们已经达到了所需的精度。 c. 计算当前项，如果是正分数，就加到结果上；如果是负分数，从结果中减去它。比如对于阶乘项，可以使用递归或者预计算的数组来计算。 3. 循环结束后，`resul
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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩