y = np.zeros((351,), dtype='bool')

This code creates a one-dimensional NumPy array of length 351, filled with boolean values (True or False). All values are initialized to False because of the use of the `zeros()` function with the `dtype` parameter set to 'bool'.

相关问题

zeros_like dtype=np.bool

`np.bool` 表示布尔类型，`zeros_like` 函数会返回一个和输入数组 `shape` 相同且元素全部为 False 的数组，数据类型为 `np.bool`。下面是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.zeros_like(a, dtype=np.bool)
print(b)

输出：

[[False False]
 [False False]]

这里 `b` 和 `a` 的形状相同，元素全部为 False。由于指定了 dtype 为 `np.bool`，所以 `b` 数组的数据类型为布尔类型。

def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool) y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1怎么把检测第一个数改为第四个

可以通过修改 `i` 的初始值来实现将 `i` 的检测从第一个数改为第四个数。具体的修改方法如下所示：

def data_generator(): 
    i = 3  # 将 i 的初始值设为 3 
    while 1: 
        x = files_content[i: i + max_len] 
        y = files_content[i + max_len] 
        y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool) 
        y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0 
        x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) 
        for t, char in enumerate(x): 
            x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 
        yield x_vec,y_vec 
        i += 1

在上述代码中，将 `i` 的初始值设为 3 即可。