np.array([np.linspace(0.1,1.5,15)])
时间: 2023-06-13 20:07:53 浏览: 33
这行代码创建了一个包含15个元素的一维NumPy数组,其中每个元素都是在0.1到1.5之间均匀分布的。具体来说,np.linspace(0.1,1.5,15)函数调用会生成一个包含15个元素的数组,其中第一个元素为0.1,最后一个元素为1.5,且相邻元素之间的差值相等。然后,这个一维数组被传递给np.array()函数,用于创建NumPy数组对象。
相关问题
np.array与np.linspace
np.array和np.linspace都是numpy库中常用的函数。
np.array用于创建数组,可以将列表、元组等序列转换为数组。例如:
```python
import numpy as np
a = [1, 2, 3]
arr = np.array(a)
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3]
```
np.linspace用于创建等差数列,可以指定起始值、终止值和元素个数。例如:
```python
import numpy as np
arr = np.linspace(0, 1, 5)
print(arr)
```
输出结果为:
```
[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
```
theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1) X_t =np.array([np.linspace(0.1,1.5,15)]).reshape(3,5).T X_t = np.hstack((np.ones((5,1)), X_t)) y_t = np.array([1,0,1,0,1]).reshape(5,1)在python中的意思
这是一个线性回归的例子,其中:
- `theta_t` 是一个 4 行 1 列的数组,表示模型的参数;
- `X_t` 是一个 5 行 4 列的数组,表示输入数据。其中第一列全是 1,是为了方便计算加入的截距;
- `y_t` 是一个 5 行 1 列的数组,表示输出数据。
这个例子中的数据可以用来训练一个线性回归模型,使用最小二乘法来求解参数 `theta_t`,使得模型的预测值与实际值的平方差最小化。
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