tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) vecs_2d = tsne.fit_transform(vecs)

时间: 2024-05-21 07:15:36 浏览: 193
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数模转换实验，分两步

这段代码是使用 scikit-learn 库中的 TSNE 类来将高维数据降维到二维空间中。其中，n_components 参数指定了降维后的维度数，这里设置为2，表示将数据降到二维空间中。random_state 参数设置为0，是为了保证每次运行代码时得到的结果是一样的。vecs 表示高维数据的特征向量，通过 fit_transform() 方法将其转换为二维空间中的坐标。最后，将这些坐标保存在 vecs_2d 变量中。
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bfs.rar_Boost_bfs

typedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS> Graph; Graph g; // 添加节点和边到g int main() { vertex_t start = add_vertex(g); // 设置start为起始节点 breadth_first_search(g, start, visitor...

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个主成分。在该函数中，累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的，然后通过计算每个特征值在特征值总和...

vecs = vectorizer.fit_transform(train_texts + test_texts).toarray() train_X = vecs[:len(train_texts)] test_X = []这段代码是什么意思

首先，vectorizer.fit_transform(train_texts + test_texts)是使用vectorizer对象对训练数据和测试数据进行特征提取，并将其转换为一个稀疏矩阵。其中，train_texts和test_texts分别是训练数据和测试数据的...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

% expose bottom_id_vecs and top_id_vecs for public read access self.attributes.bottom_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.bottom_id_vecs, 'UniformOutput', false); self.bottom_id_vecs = self.attributes.bottom_id_vecs; self.attributes.top_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.top_id_vecs, 'UniformOutput', false); self.top_id_vecs = self.attributes.top_id_vecs;

可以看出这段代码是对 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 进行了一些操作，将它们的值加1，并将结果存储在 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 中。同时，它还将 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 设置为了 self.attributes....

现有1500个二维空间的数据点，数据产生代码范例如下所示 import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral) ，编写一个python程序不调用locally_linear_embedding，实现LLE降维

indices = np.argsort(np.abs(eig_vecs.real), axis=1)[:, :n_components] W = eig_vecs.real / eig_vecs.real.sum(axis=0) # 返回降维后的数据 return W[:, 1:n_components+1] # 生成数据 n_samples = 1500 ...

解释这段代码# coding: utf-8 from gensim.models.word2vec import Word2Vec import numpy as np import jieba import csv from sklearn.externals import joblib # 对每个句子的所有词向量取均值，来生成一个句子的vector def build_sentence_vector(text, size, imdb_w2v): vec = np.zeros(size).reshape((1, size)) count = 0. for word in text: try: vec += imdb_w2v.wv[word].reshape((1, size)) count += 1. except KeyError: continue if count != 0: vec /= count return vec # 构建待预测句子的向量 def get_predict_vecs(words): n_dim = 300 imdb_w2v = Word2Vec.load(r'..\test\sentiment-analysis\svm_data\w2v_model\w2v_model.pkl') train_vecs = build_sentence_vector(words, n_dim, imdb_w2v) return train_vecs # 对单个句子进行情感判断 def svm_predict(string): words = jieba.lcut(string) words_vecs = get_predict_vecs(words) # 构建测试集的词向量 # 加载训练好的模型 clf = joblib.load(r'..\test\sentiment-analysis\svm_data\svm_model\model.pkl') result = clf.predict(words_vecs) if int(result[0]) == 1: #print("positive") return "1" else: #print("negetive") return "-1" count = 0 prodict = 0 # 计算准确度 with open(r'..\test\sentiment-analysis\test.csv',encoding='utf-8') as csvfile: online = csv.reader(csvfile) for lonly in enumerate(online): count = count + 1 identify = svm_predict(lonly[1][0]) print(lonly[1][1]) if identify == lonly[1][1]: prodict = prodict + 1 accuracy = prodict/count*100.0 print(accuracy)

这段代码的作用是创建一个Python的类，类名为Person，其中包含两个属性name和age，以及两个方法__init__()和get_info()。其中__init__()方法是类的构造函数，用于初始化对象的属性值；get_info()方法用于返回对象的...

plt.scatter(vecs_2d[:, 0], vecs_2d[:, 1])

vecs_2d[:, 0] 代表取出所有行中的第一个元素组成的一维数组，即所有数据点在 x 轴上的坐标；vecs_2d[:, 1] 代表取出所有行中的第二个元素组成的一维数组，即所有数据点在 y 轴上的坐标。所以这行代码绘制的散点图上...

def load_bin_vec(fname, vocab): """ Loads 300x1 word vecs from Google (Mikolov) word2vec """ word_vecs = {} with open(fname, "rb") as f: header = f.readline() vocab_size, layer1_size = map(int, header.split()) binary_len = np.dtype('float32').itemsize * layer1_size for line in range(vocab_size): word = [] while True: ch = f.read(1).decode('latin-1') if ch == ' ': word = ''.join(word) break if ch != '\n': word.append(ch) if word in vocab: word_vecs[word] = np.fromstring(f.read(binary_len), dtype='float32') else: f.read(binary_len) return word_vecs 这段代码的含义

这段代码是用来从Google的word2vec文件中加载300维的词向量。它会读取文件头部的信息，包括词汇大小和每个词向量的维度。然后，它会遍历文件中的每一行，并将每个词和其对应的词向量存储在一个字典中。如果词在给定...

引用了不存在的字段 'bottom_id_vecs'。 出错 caffe.Net (line 74) self.attributes.bottom_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.bottom_id_vecs, 'UniformOutput', false);

这个错误提示说明在 caffe.Net 类的第 74 行代码中，使用了一个名为 'bottom_id_vecs' 的属性，但该属性并不存在。这可能是因为属性名称拼写错误、属性未被正确创建或初始化，或者代码中缺少定义属性的语句。你需要...

feature_dict = dict(zip(img_paths, list(vecs.detach().cpu().numpy().T))) TypeError: unhashable type: 'list'

这个错误是因为你试图将列表（list(vecs.detach().cpu().numpy().T)）作为字典键，然而Python字典的键必须是可哈希（Hashable）的数据类型，而列表不是。当你尝试将不可哈希的对象如列表存储到字典中时，会引发 ...

proj_data = np.dot(diff_faces, eig_vecs) 报错内容为：shapes (400,64,64) and (4096,4096) not aligned: 64 (dim 2) != 4096 (dim 0)

这个错误表示 diff_faces 和 eig_vecs 的形状不兼容，无法执行矩阵乘法。其中，diff_faces 的形状为 (400, 64, 64)，表示有 400 张 64x64 的图像，而 eig_vecs 的形状为 (4096, 4096)，表示有 4096 个 ...

pred_image = cv2.imread(pred_path) gt_image = cv2.imread(gt_path) 计算pred_image与gt_image之间的FID值

mu2, sigma2 = np.mean(gt_vecs, axis=0), np.cov(gt_vecs, rowvar=False) # 确保cov矩阵是对称的 try: sqrt_sigma2 = sqrtm(sigma2) except np.linalg.LinAlgError: print("Sigma matrix is not positive ...

n_components 这里请勿=10，请用累计贡献率来选择最佳值

好的，以下是使用累计贡献率来选择最佳的n_components的代码： import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X....

assign result_vecs[k] = to_keep[k] ? vecs[k] : 10'b1010101010;什么意思

这行代码的作用是将一个长度为10的向量列表 vecs 中的每个向量根据一个布尔型列表 to_keep 进行选择性赋值，并将结果存储在另一个向量列表 result_vecs 中。具体地，如果 to_keep[k] 为真，则将 vecs[k] ...

train_X = vecs[:len(train_texts)] vecs是干什么

vecs是通过CountVectorizer类对训练集和测试集进行特征提取后，转换为密集矩阵的结果。在这段代码中，使用vecs[:len(train_texts)]选取vecs中的前len(train_texts)个元素作为训练数据的特征向量，即vecs中前面的部分...

示例：考虑将[0,1]三角剖分为节点x,=th,i=0....4.之间宽度h=1/4的四个元素。 然后我们得到一个n=3维的解空间和基函数ϕ_1(x) ϕ_2(x) ϕ_3(x)。 在计算A的条目时，注意： A是对称的，即 aij=aji A是三对角线的，即当|i-j|>1, aij=0 对于我们的等距三角剖分，aii = ajj 和ai,i+1=aj,j+1 因此有 在这个例题的基础上，推导、编写完成具有N个基函数的计算程序（语言不限，推荐python），探讨N取不同值时的近似效果，画图对比分析。

首先，我们可以根据上述的公式推导出N个基函数的计算公式： 对于i,j = 1,2,...,N： A[i,j] = ∫(0,1) ϕ_i(x) ϕ_j(x) dx 我们可以使用高斯-勒让德积分公式来计算每个积分项。在Python中，我们可以使用SciPy库中...

axs[row, col].imshow(eig_vecs[:, i].reshape((64, 64)), cmap='gray') 报错内容为：Image data of dtype complex128 cannot be converted to float

这个错误通常是因为 eig_vecs 数组的数据类型是复数类型 complex128，而 imshow 函数只支持浮点类型的数据。你可以尝试将 eig_vecs 数组的数据类型转换为实数类型 float64，例如： python axs[row, ...

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