解释这段matlab代码:vec_alex_list = cat(1, H.vec); vec_googlenet_list = cat(1, H2.vec);
时间: 2024-05-26 18:10:05 浏览: 17
这段Matlab代码的作用是将两个向量数组 H.vec 和 H2.vec 连接起来,形成一个大的向量数组 vec_alex_list 和 vec_googlenet_list,其中 cat(1, H.vec) 表示按照垂直方向将 H.vec 拼接起来,cat(1, H2.vec) 表示按照垂直方向将 H2.vec 拼接起来。最终得到的 vec_alex_list 和 vec_googlenet_list 都是垂直拼接起来的大向量数组。
相关问题
帮我解释这段代码:vec_alex_list = cat(1, H.vec);
这段代码的功能是将向量列表 H.vec 沿着第一个维度(也就是竖直方向)拼接起来,形成一个新的向量列表 vec_alex_list。cat() 函数是用来实现向量的拼接,其中的数字 1 表示拼接的方向是竖直方向。这样操作后,vec_alex_list 中的向量数量等于 H.vec 中的向量数量总和。
解释下面每行代码vec = DictVectorizer() dummyX = vec.fit_transform(featureList) .toarray()
1. `vec = DictVectorizer()` - 这一行代码创建了一个DictVectorizer对象vec,用于将字典类型的特征数据转换为矩阵形式,其中每一列代表一个特征,每一行代表一个样本。
2. `dummyX = vec.fit_transform(featureList)` - 这一行代码将特征数据featureList作为参数传递给vec.fit_transform()函数,将其转换为矩阵形式。这个过程中,DictVectorizer对象vec会学习特征的取值范围,并生成一个映射关系,将每个特征映射到矩阵的一列上。
3. `.toarray()` - 这一行代码将返回的稀疏矩阵(dummyX)转换为密集矩阵,即将矩阵中所有元素都存储下来。这个过程中,稀疏矩阵中所有的0元素都会被存储下来,因此转换后的矩阵通常会比原来的稀疏矩阵占用更多内存。
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