ranking = np.argsort(fitness_all).astype(np.int32) 关于这段代码的含义

这段代码使用了NumPy库中的argsort函数，对一个名为fitness_all的NumPy数组中的元素进行排序，并返回排序后各元素在原数组中的位置索引。这里的排序是按升序排列的。最后将这些位置索引转换为整型数据类型。将返回的结果赋值给ranking变量，即可得到按照fitness_all从小到大排序后各元素在原数组中的位置索引。

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import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后，看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名，特征得分越低（1最好），表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

这段代码主要实现的功能是特征筛选，其中使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）和递归特征消除算法（RFE），以提高模型的准确性和降低过拟合的风险。

具体流程为：首先将读取的excel数据转换为矩阵形式，然后通过循环调整特征数量，利用RFE算法进行特征筛选，得到一个新的特征子集。接着，利用交叉验证计算新特征子集下的模型得分，并将得分保存在score列表中。最后，通过matplotlib库将score列表中的得分绘制成图表，以便直观地查看得分随特征数量的变化情况。

需要注意的是，代码中还将特征得分排名和每次交叉迭代各个特征得分保存到了csv文件中，并注释了相关代码。

import numpy as np import tensorflow as tf from SpectralLayer import Spectral mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 flat_train = np.reshape(x_train, [x_train.shape[0], 28*28]) flat_test = np.reshape(x_test, [x_test.shape[0], 28*28]) model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(28*28), dtype='float32')) model.add(Spectral(2000, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, diag_regularizer='l1', use_bias=False, activation='tanh')) model.add(Spectral(10, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, use_bias=False, activation='softmax')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.003) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() epochs = 10 history = model.fit(flat_train, y_train, batch_size=1000, epochs=epochs) print('Evaluating on test set...') testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000) eig_number = model.layers[0].diag.numpy().shape[0] + 10 print('Trim Neurons based on eigenvalue ranking...') cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] · for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个使用Spectral Layer的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估的示例。首先，代码加载了MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，代码定义了一个包含两个Spectral层的Sequential模型。每个Spectral层都具有不同的参数设置，包括基向量和对角矩阵的可训练性、正则化方式、激活函数等。模型使用Adam优化器进行编译，损失函数为sparse_categorical_crossentropy，评估指标为准确率。接下来，代码训练模型并评估在测试集上的性能。最后，代码根据特定的阈值对特征进行修剪，并输出修剪后的模型的测试准确率、训练准确率和活跃神经元数。

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