data = np.array([k_choice, f1_scores, acc_scores]).T# 将一维数组转化为二维数组，每个一维数组为其中一列 plt.plot(data[:,0], data[:,1], label="F1") # 第一列为x轴数据，第二列为y轴数据 plt.plot(data[:,0], data[:,2], label="ACC") # 第一列仍为x轴数据，第三列为y轴数据

时间: 2023-05-21 16:07:01 浏览: 65
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ACM.rar_SCORES_堆石子 编程

这段代码的含义是将k_choice、f1_scores和acc_scores三个数组竖向排列，然后使用NumPy中的array函数将它们合并成一个二维数组，并把数组转置，使得每个数据集的三个指标在每一行中依次出现。
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"学生考试成绩数据处理系统"是一款专为教育机构设计的软件工具，旨在简化成绩管理流程，提高教学质量，并帮助教师、学生和家长更好地理解和利用这些数据。本文将深入探讨该系统的功能、应用及其对教育行业的价值。 ...

np.random.seed(8) scores = np.random.randint(50, 100, size=(10, 5)) print(scores) result2 = scores[5, 2] print(f'学号为 105 的学生的英语成绩{result2}') result3 = scores[[0, 2, 5, 9], 0:3] print(result3) idx = np.where(scores >= 90) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'rc = {rc}, data = {data}') number = set([100 + row for row in rows]) print(number) scores_1 = scores.copy() result5 = np.sort(scores_1, axis=0) print(f'按各门课程的成绩排序:\n{result5}') scores_2 = scores.copy() result6 = np.sort(scores_2, axis=1) print(f'按每名学生的成绩排序:\n{result6}') result7_mean = np.mean(scores, axis=0) result7_max = np.max(scores, axis=0) result7_min = np.min(scores, axis=0) print(f'每门课程的平均分：{result7_mean}，最高分:{result7_max}，最低分：{result7_min}') result8_max = np.max(scores, axis=1) result8_min = np.min(scores, axis=1) print(f'每名学生的最高分:{result8_max}，最低分：{result8_min}') result_min = np.min(scores) idx = np.where(scores == result_min) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'学生学号为 10{str(rc[0])},课程{course[rc[1]]}, 最低分为 {data}') result_max = np.max(scores) idx = np.where(scores == result_max) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'学生学号为 10{str(rc[0])},课程{course[rc[1]]}, 最高分为 {data}') weight_list = [0.25, 0.25, 0.20, 0.15, 0.15] weight = np.array(weight_list) total_score = np.matmul(scores, weight) total_score = np.round(total_score, 2) print(f'每名学生的总成绩:\n{total_score}') print(type(total_score)) total_score1 = total_score.copy() result = sorted(total_score1, reverse=True) print(f'最高的 3 个总分:\n{result[:3]}')

2. scores = np.random.randint(50, 100, size=(10, 5)) 生成一个 10 行 5 列的二维数组，表示 10 个学生的 5 种科目的分数。 3. scores[5, 2] 表示取出第 6 个学生的第 3 门科目的成绩。 4. scores[[0, 2, 5, 9],...

def check_accuracy(self, X, y, num_samples=None, batch_size=2): # Maybe subsample the data N = X.shape[0] if num_samples is not None and N > num_samples: # 随机选取num_samples张图片，返回选取图片索引 mask = np.random.choice(N, num_samples) N = num_samples X = X[mask] y = y[mask] num_batches = N // batch_size if N % batch_size != 0: num_batches += 1 y_pred = [] for i in range(num_batches): start = i * batch_size end = (i + 1) * batch_size scores = self.model.loss(X[start:end]) y_pred.append(np.argmax(scores, axis=1)) y_pred = np.hstack(y_pred) acc = np.mean(y_pred == y) return acc

如果num_samples不为None，则从输入数据中随机选取num_samples张图片进行检查。batch_size是指每个batch的大小。函数中首先计算需要划分的batch数，然后对每个batch计算模型的输出并将预测结果存储在y_pred列表中。...

翻译代码： best_net = None for gen in range(self.generations): parents = [] for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] parents.append((parent1, parent2))

idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择一组父母 idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif import warnings warnings.filterwarnings('ignore') data = pd.read_excel('高分修正指标选取.xls') data = data.loc[:, ['killip分级', '收缩压', '入院心率', '年龄', '血肌酐', '全因死亡']] X = data["killip分级"].values.reshape(-1, 1) y = data["全因死亡"].values.reshape(-1, 1) X = np.array(X) y = np.array(y) mutual_info_scores = mutual_info_classif(X, y)[0] print(mutual_info_scores)为何上述代码每次运行结果不一致

上述代码中使用的是互信息法（Mutual Information），它的计算结果可能...如果想要得到稳定的结果，可以考虑对数据进行多次采样，将采样得到的结果取平均值。另外，也可以尝试使用其他的特征选择方法来得到稳定的结果。

for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params /= np.sum(params) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: params = self.sparrows[j] self.scores[j] = score # 适应度修正 self.fitness_replacement() # 选择最优解 self.select_best_params()

根据你提供的代码，可以看出这是一个麻雀算法的实现。根据错误信息，很有可能是在访问数组时，索引超出了数组的范围。 具体来说，可能是在第8行的 params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params....

请注释以下代码并说出整体做了什么from collections import Counter from utils import flatten_lists class Metrics(object): """用于评价模型,计算每个标签的精确率,召回率,F1分数""" def __init__(self, golden_tags, predict_tags, remove_O=False): # [[t1, t2], [t3, t4]...] --> [t1, t2, t3, t4...] self.golden_tags = flatten_lists(golden_tags) self.predict_tags = flatten_lists(predict_tags) if remove_O: # 将O标记移除，只关心实体标记 self._remove_Otags() # 辅助计算的变量 self.tagset = set(self.golden_tags) self.correct_tags_number = self.count_correct_tags() self.predict_tags_counter = Counter(self.predict_tags) self.golden_tags_counter = Counter(self.golden_tags) # 计算精确率 self.precision_scores = self.cal_precision() # 计算召回率 self.recall_scores = self.cal_recall() # 计算F1分数 self.f1_scores = self.cal_f1() def cal_precision(self): precision_scores = {} for tag in self.tagset: precision_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.predict_tags_counter[tag] return precision_scores def cal_recall(self): recall_scores = {} for tag in self.tagset: recall_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.golden_tags_counter[tag] return recall_scores def cal_f1(self): f1_scores = {} for tag in self.tagset: p, r = self.precision_scores[tag], self.recall_scores[tag] f1_scores[tag] = 2 * p * r / (p + r + 1e-10) # 加上一个特别小的数，防止分母为0 return f1_scores

在初始化过程中，首先通过 flatten_lists 函数将 golden_tags 和 predict_tags 中的列表展平为一维列表，方便后续的计算。然后统计 golden_tags 中每个标签出现的次数，predict_tags 中每个标签出现的次数，以及正确...

alphas=np.logspace(-2,2,50) test_scores1=[] test_scores2=[] for alpha in alphas: clf=ridge(alpha) scores1=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=5)) scores2=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=10)) test_scores1.append(1-np.mean(scores1)) test_scores2.append(1-np.mean(scores2)) #从图中找出正则化参数alpha为时，误差最小 plt.plot(alphas,test_scores1,color='red') plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')

其中，alphas=np.logspace(-2,2,50) 生成了 50 个等比数列的正则化参数 alpha，接着使用循环遍历每个 alpha 值，对应地训练并使用交叉验证计算模型在训练数据上的误差，最后将误差结果保存到 test_scores1 和 ...

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：boxes = boxes.cpu().numpy() scores = conf.squeeze(0).data.cpu().numpy()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg['variance']) landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

boxes = boxes.cpu() scores = conf.squeeze(0).data.cpu()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg[variance]) landms = landms * 640 landms = landms.cpu()

优化这段代码import numpy as np# 读取成绩单文件scores = np.loadtxt('数字.csv', delimiter=',')# 计算每一位同学的平均分、中位数和标准差mean_scores = np.mean(scores, axis=1)median_scores = np.median(scores, axis=1)std_scores = np.std(scores, axis=1)# 输出结果for i in range(len(mean_scores)): print('{:.1f},{:.1f},{:.3f}'.format(mean_scores[i], median_scores[i], std_scores[i]))

可以将代码中的循环改为使用向量化操作，这样可以提高代码的运行效率。具体来说，可以将最后的输出结果改为： print(np.column_stack((mean_scores, median_scores, std_scores))) 这样就可以一次性输出...

优化这段代码train_aucs=[] test_aucs=[]#train_aucs和test_aucs用来存储每次训练和测试的AUC值，AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标 train_scores=[] test_scores=[]#train_scores和test_scores则是用来存储每次训练和测试的得分 loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10)#设置随机数生成器的种子，确保每次运行时生成的随机数一致。 random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)#np.random.choice()用于从给定的范围内选择指定数量的随机数，range设置范围，loopn表示选择的随机数的数量，replace=False表示选择的随机数不可重复 scoring='f1'#设置性能指标 pca_comp=[]#设置空列表，储主成分分析（PCA）的组件 for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, #通过train_test_split函数将数据集划分为训练集(train_X, train_y)和测试集(test_X, test_y)，indices_train和indices_test返回索引 target,indices, test_size = 0.3,#数据集的70%，测试集占30% stratify=target, random_state=random_states[i]#随机状态(random_states[i])添加到random_states列表中 ) print("train_x.shpae:") print(train_X.shape) standardScaler = StandardScaler() standardScaler.fit(train_X) X_standard = standardScaler.transform(train_X) X_standard_test = standardScaler.transform(test_X) #calculate max n_components estimator = PCA(n_components=0.99,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) n_components=range(10,min(pca_X_train.shape),10) print(n_components) best_pca_train_aucs=[] best_pca_test_aucs=[] best_pca_train_scores=[] best_pca_test_scores=[]

random_states = np.random.choice(range(101), num_repetitions, replace=False) 3. 使用enumerate函数来遍历循环中的索引和元素，消除对indices_train和indices_test的显式赋值： python for i, random_...

list = np.array(scores1,scores2,scores3,scores4)

请注意，NumPy数组的正确创建方式为使用方括号[]将分数数组括起来，并使用np.array()函数将它们转换为NumPy数组。下面是正确的代码示例： python import numpy as np scores1 = [90, 85, 92] scores2 = [95, 88...

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() 转换为纯pytorch函数: landms = landms * 640 landms = landms.detach().numpy()

代码解析：def scores_get(df,name,types,scoreszd): s = [] filtered_df = df[(df['省名'] == name) & (df['类型'] == types)].loc[:, ['省控线']] filtered_df = np.array(filtered_df) #numpy中把筛选出来的数据变为数组 filtered_df_zhong = filtered_df.flat #filtered_df_list = filtered_df_zhong.tolist() for i in filtered_df_zhong: s.append(i) scoreszd[name] = s

此处使用了 flat 方法，将二维数组变为一维数组。 最后，代码使用 for 循环遍历 filtered_df_zhong 变量中的每个元素，并逐个将其添加到列表 s 中。最后，代码将列表 s 存储到字典 scoreszd 中，以便后续...

三、使用array函数将list处理成ndarray对象。 #将列表处理成数组 scores = np.array(scores) scores # 沿着1轴求平均（每个学生的平均分） scores.mean(axis=1).round(1) # 沿着0轴求最高分、最低分（每门课程） scores.max(axis=0) scores.min(axis=0) # 通过构造器语法创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data=scores, index=names, columns=courses) df

在上面的代码中，我们首先定义了一个Python列表scores，然后使用NumPy库中的array函数将其转换为NumPy数组。接下来，我们使用NumPy库中的mean函数沿着第1个轴（即列）求平均值，并使用round函数将结果四舍五...

解释代码# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]

在knn_score函数中，首先创建了一个knn对象，然后通过train_test_split函数将数据集拆分成训练集和测试集，接着用训练集来训练knn模型，并用测试集评估模型的性能。这个过程重复了100次，每一次都是使用不同的训练集...

def collect(self, interaction, scores_tensor, full=False): """collect the topk intermediate result of one batch, this function mainly implements padding and TopK finding. 收集一个批次的topk中间结果，该函数主要实现填充和topk查找，在每批结束时调用 Args: interaction (Interaction): :class:AbstractEvaluator of the batch scores_tensor (tensor): the tensor of model output with size of (N, ) full (bool, optional): whether it is full sort. Default: False. """ user_len_list = interaction.user_len_list if full is True: scores_matrix = scores_tensor.view(len(user_len_list), -1) else: scores_list = torch.split(scores_tensor, user_len_list, dim=0) scores_matrix = pad_sequence(scores_list, batch_first=True, padding_value=-np.inf) # nusers x items # get topk _, topk_index = torch.topk(scores_matrix, max(self.topk), dim=-1) # nusers x k return topk_index是什么意思

如果full为True，则将scores_tensor视为一个二维矩阵，其中每行代表一个用户对所有项目的打分；否则，将scores_tensor按用户分组，并使用pad_sequence函数将它们填充到相同的长度。然后，它使用torch.topk函数获取每...

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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。