如何检查w2大小
时间: 2024-02-29 11:52:45 浏览: 16
要检查矩阵w2的大小,可以使用MATLAB中的size函数。size函数的语法是:
```
sz = size(A)
```
其中,A是要检查大小的矩阵,sz是一个包含矩阵A大小的行向量,其中第一个元素是矩阵A的行数,第二个元素是矩阵A的列数。
在这个例子中,可以使用size函数检查w2的大小,如下所示:
```
sz = size(w2);
```
这将返回一个包含w2行数和列数的行向量sz。可以将其与net.LW{2,1}要求的大小进行比较,以确定是否需要重新塑形w2。
相关问题
Qtoolbox 设置item 的icon 大小
QToolBox类提供了setItemIconSize()函数,可以用来设置QToolBox中各个条目的图标大小。以下是一个示例代码:
```python
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QToolBox, QWidget, QVBoxLayout, QLabel
from PyQt5.QtGui import QIcon
app = QApplication([])
toolBox = QToolBox()
# 设置图标大小为50x50
toolBox.setItemIconSize(QSize(50, 50))
# 添加条目
w1 = QWidget()
v1 = QVBoxLayout()
v1.addWidget(QLabel("This is Item 1"))
w1.setLayout(v1)
toolBox.addItem(w1, QIcon("icon1.png"), "Item 1")
w2 = QWidget()
v2 = QVBoxLayout()
v2.addWidget(QLabel("This is Item 2"))
w2.setLayout(v2)
toolBox.addItem(w2, QIcon("icon2.png"), "Item 2")
toolBox.show()
app.exec_()
```
在上面的示例中,我们通过调用`setItemIconSize()`函数将图标大小设置为50x50。注意,图标大小必须是QSize对象类型。
w2gram = {} # 可能存在的以w为开头的2-gram的种类数量 bigramsDist = FreqDist() for sentence in dataset: sWordFreq = FreqDist(bigrams(word_tokenize(sentence))) for j in sWordFreq: if j in bigramsDist: bigramsDist[j] += sWordFreq[j] else: bigramsDist[j] = sWordFreq[j] if j[0] in w2gram: w2gram[j[0]] += 1 else: w2gram[j[0]] = 1 # 加入未登录词 # 由于将每种未出现的2-gram一一列举会生成vacab size * vocab size大小的bigramsDist,为节省时间和空间,此处只加入test中出现的2-gram for sentence in testset: word = bigrams(word_tokenize(sentence)) for j in word: if j not in bigramsDist: bigramsDist[j] = 0 if j[0] in w2gram: w2gram[j[0]] += 1 else: w2gram[j[0]] = 1
这段代码是在统计一个数据集(dataset)中所有句子的双词语(bigrams)以及它们的频率。其中,bigramsDist是一个字典,用来存储所有的双词语及其出现的次数。w2gram也是一个字典,用来存储所有以某个单词为开头的双词语的种类数量。
代码中的第一个for循环遍历整个数据集,将每个句子拆分成单词,然后创建双词语并统计它们的频率。sWordFreq是一个临时的频率分布,用于存储每个句子中的双词语及其出现次数。第二个for循环将sWordFreq中的每个双词语加入到bigramsDist中,如果该双词语已经存在,则将其出现次数相加,否则将其添加到bigramsDist中。同时,如果该双词语的第一个单词已经存在于w2gram中,则将该单词的计数加1,否则将其添加到w2gram中并初始化计数为1。
代码中的第二个for循环是在处理测试集(testset),将每个句子拆分成单词,并创建双词语。然后,如果该双词语已经存在于bigramsDist中,则将其出现次数加1,否则将其添加到bigramsDist中并初始化计数为1。同时,如果该双词语的第一个单词已经存在于w2gram中,则将该单词的计数加1,否则将其添加到w2gram中并初始化计数为1。
最后,代码中的注释提到了一个未登录词(OOV)问题,即在测试集中可能存在一些双词语在训练集中没有出现过。为了解决这个问题,代码只将测试集中出现过的双词语加入到bigramsDist中,而未出现的双词语则不予考虑。