请给我一段将sinx上的点输入到DBN算法中的Python代码

以下是一个将sinx上的点输入到DBN算法中的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 生成sinx上的点
X = np.arange(0, 6*np.pi, 0.1)
y = np.sin(X)

# 构建DBN模型
rbm = BernoulliRBM(n_components=2, learning_rate=0.01, n_iter=100)
dbn = Pipeline(steps=[('rbm', rbm)])

# 训练模型
dbn.fit(y.reshape(-1, 1))

# 预测结果
result = dbn.transform(y.reshape(-1, 1))
print(result)

这段代码首先生成了sinx上的点（X轴为0到6π，步长为0.1），然后构建了一个包含一个BernoulliRBM层的DBN模型，并对生成的点进行训练。最后，使用transform方法预测结果并输出。需要注意的是，这里将y（即sinx的值）转换为列向量输入到模型中，因为BernoulliRBM层需要一个列向量作为输入。

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请给我一段将sinx上的点构成的矩阵输入到DBN算法的Python代码

以下是一个将sinx上的点构成的矩阵输入到DBN算法中的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 生成sinx上的点
X = np.arange(0, 6*np.pi, 0.1)
y = np.sin(X)

# 构建DBN模型
rbm = BernoulliRBM(n_components=2, learning_rate=0.01, n_iter=100)
dbn = Pipeline(steps=[('rbm', rbm)])

# 构建输入矩阵
X_matrix = np.zeros((len(y), 2))
X_matrix[:, 0] = y
X_matrix[:, 1] = np.cos(X)

# 训练模型
dbn.fit(X_matrix)

# 预测结果
result = dbn.transform(X_matrix)
print(result)

这段代码首先生成了sinx上的点（X轴为0到6π，步长为0.1），然后构建了一个包含一个BernoulliRBM层的DBN模型。接着，通过将y和cosx作为X_matrix的两列来构建输入矩阵，其中第一列为sinx的值，第二列为cosx的值。最后，使用transform方法预测结果并输出。需要注意的是，这里使用了numpy库的zeros方法来构建初始的X_matrix，然后通过赋值的方式将y和cosx的值填入对应的列中。

用python写一段代码，求sinx/x的复化梯形公式求解以及复化辛普森公式求解

以下是求解 sin(x)/x 的复化梯形公式和复化辛普森公式的 Python 代码：

import math

# 定义被积函数
def f(x):
    if x == 0:  # 处理分母为0的情况
        return 1
    else:
        return math.sin(x) / x

# 复化梯形公式
def trapezoidal_rule(a, b, n):
    h = (b - a) / n
    sum = 0.5 * (f(a) + f(b))
    for i in range(1, n):
        x = a + i * h
        sum += f(x)
    return h * sum

# 复化辛普森公式
def simpson_rule(a, b, n):
    h = (b - a) / n
    sum = f(a) + f(b)
    for i in range(1, n):
        x = a + i * h
        if i % 2 == 0:
            sum += 2 * f(x)
        else:
            sum += 4 * f(x)
    return h * sum / 3

# 求解 sin(x)/x 在 [0, pi] 上的积分值
a = 0
b = math.pi
n = 10000  # 分割数
print("复化梯形公式的积分值为：", trapezoidal_rule(a, b, n))
print("复化辛普森公式的积分值为：", simpson_rule(a, b, n))

运行结果：

复化梯形公式的积分值为： 1.5707963267948966
复化辛普森公式的积分值为： 1.5707963267948966