inputs = np.array(input_list, ndmin=2).T

这行代码是将一个包含多个输入的列表（input_list）转换为一个 NumPy 数组，并将其转置。这样做是为了将输入转换为列向量，以便与神经网络的权重矩阵进行矩阵乘法运算。

具体来说，ndmin=2 表示将数组的最小维度设置为 2，即使输入列表只包含一个元素也会创建一个二维数组。 .T 表示对数组进行转置操作，将行向量转换为列向量。

举个例子，如果 input_list = [1, 2, 3]，那么 np.array(input_list, ndmin=2).T 将会返回一个形状为 (3, 1) 的二维数组，即：

array([[1],
       [2],
       [3]])

相关问题

python代码 bp回归

以下是一个简单的Python代码实现BP神经网络回归模型的例子：

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义BP神经网络类
class BPNeuralNetwork:
    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
        # 初始化权重
        self.weights_input_hidden = np.random.normal(0.0, pow(input_nodes, -0.5), (input_nodes, hidden_nodes))
        self.weights_hidden_output = np.random.normal(0.0, pow(hidden_nodes, -0.5), (hidden_nodes, output_nodes))
        # 初始化学习速率
        self.learning_rate = learning_rate
        # 初始化激活函数
        self.activation_function = sigmoid

    # 训练神经网络
    def train(self, inputs_list, targets_list):
        # 将输入和目标转换为二维数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T
        targets = np.array(targets_list, ndmin=2).T

        # 前向传播
        hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden.T, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output.T, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)

        # 计算误差
        output_errors = targets - final_outputs
        hidden_errors = np.dot(self.weights_hidden_output, output_errors) * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)

        # 反向传播
        self.weights_hidden_output += self.learning_rate * np.dot(hidden_outputs, output_errors.T)
        self.weights_input_hidden += self.learning_rate * np.dot(hidden_errors, inputs.T)

    # 查询神经网络
    def query(self, inputs_list):
        # 将输入转换为二维数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T

        # 前向传播
        hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden.T, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output.T, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)

        return final_outputs.flatten().tolist()

以上代码实现了一个简单的BP神经网络回归模型，包括初始化权重、定义sigmoid函数、训练神经网络和查询神经网络等功能。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

BP神经网络实际模型

BP神经网络是一种经典的机器学习模型，用于解决分类和回归问题。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层都由多个神经元组成。BP神经网络的训练过程是通过反向传播算法来实现的，该算法可以根据网络输出与实际输出之间的误差来更新网络权重，从而不断优化网络性能。

以下是一个BP神经网络的实际模型的例子：

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义BP神经网络类
class BPNeuralNetwork:
    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
        # 初始化网络参数
        self.input_nodes = input_nodes
        self.hidden_nodes = hidden_nodes
        self.output_nodes = output_nodes
        self.learning_rate = learning_rate
        
        # 初始化权重
        self.weights_input_hidden = np.random.normal(0.0, pow(self.hidden_nodes, -0.5), (self.hidden_nodes, self.input_nodes))
        self.weights_hidden_output = np.random.normal(0.0, pow(self.output_nodes, -0.5), (self.output_nodes, self.hidden_nodes))
        
    def train(self, inputs_list, targets_list):
        # 将输入和目标转换为二维数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T
        targets = np.array(targets_list, ndmin=2).T
        
        # 前向传播
        hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden, inputs)
        hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)
        final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output, hidden_outputs)
        final_outputs = sigmoid(final_inputs)
        
        # 计算误差
        output_errors = targets - final_outputs
        hidden_errors = np.dot(self.weights_hidden_output.T, output_errors)
        
        # 反向传播
        self.weights_hidden_output += self.learning_rate * np.dot((output_errors * final_outputs * (1 - final_outputs)), np.transpose(hidden_outputs))
        self.weights_input_hidden += self.learning_rate * np.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)), np.transpose(inputs))
        
    def query(self, inputs_list):
        # 将输入转换为二维数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T
        
        # 前向传播
        hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden, inputs)
        hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)
        final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output, hidden_outputs)
        final_outputs = sigmoid(final_inputs)
        
        return final_outputs

以上代码实现了一个简单的BP神经网络类，包括初始化权重、训练和查询功能。你可以根据自己的需求来修改和扩展这个类。