np.diag(h_hat.flatten())

时间: 2024-05-28 19:11:11 浏览: 122
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SN-WRITE.rar_DIAGCMD.H_DIAG_NV_WRITE_F_DIAG_VERNO_F_SN_WRITE;_vi

这行代码使用了 NumPy 库的 diag 函数，它的功能是将一个一维数组转换成一个对角矩阵。具体来说，它会返回一个方阵，其中输入数组的元素被放置在对角线上，其余元素为零。 在这里，h_hat 是一个二维数组，我们先使用 flatten 函数将其转换成一维数组，然后再使用 diag 函数将这个一维数组转换成对角矩阵。最终的结果是一个与 h_hat 形状相同的对角矩阵，其中对角线上的元素就是 h_hat 中的元素。
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numpy.diag()函数用法

z = np.diag(a) 得到的z将是一个二维数组，其中a的元素位于主对角线上，其他位置为0： python z = [[0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 2, 0], [0, 0, 0, 3]] 如果我们有一个二维数组，如： ...
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dlg.rar_diag_vs2005_vs2005 win32

标题中的"dlg.rar_diag_vs2005_vs2005 win32"指的是一个使用Microsoft Visual Studio 2005开发的Win32应用程序，其中包含了一个对话框（dlg）相关的代码或资源。"dlg"通常在编程中代表Dialog Box，这是一种用户界面...

替代代码np.zeros((h_hat.size, h_hat.size)).fill(np.diag(h_hat.flatten()))

np.diag(h_hat.flatten()) * np.zeros((h_hat.size, h_hat.size)) 或者直接使用以下代码： np.diag(h_hat.flatten()) 因为对角矩阵只有对角线上有非零元素，其他位置都是0，所以直接用np.diag()...

替代代码np.diag(h_hat.flatten())

如果您想用NumPy实现与np.diag(h_hat.flatten())相同的功能，可以使用以下代码： np.zeros((h_hat.size, h_hat.size)).fill(np.diag(h_hat.flatten())) 这将创建一个大小为(h_hat.size, h_hat.size)的零...

select distinct a.EMPI_ID, a.PATIENT_NO, a.MR_NO, a.PAT_NAME, a.PAT_SEX, a.PAT_AGE, a.PAT_PHONE_NO, b.DIAG_RESULT, a.ADMIT_DATE, a.DISCHARGE_DEPT_NAME, a.ATTEND_DR from BASIC_INFORMATION a join PA_DIAG b on a.MZZY_SERIES_NO=b.MZZY_SERIES_NO join EXAM_DESC_RESULT_CODE c on a.MZZY_SERIES_NO=c.MZZY_SERIES_NO join DRUG_INFO d on a.MZZY_SERIES_NO=d.MZZY_SERIES_NO join EMR_CONTENT e on a.MZZY_SERIES_NO=e.MZZY_SERIES_NO JOIN TEST_INFO A17 ON a.MZZY_SERIES_NO = A17.MZZY_SERIES_NO where a.PAT_AGE>='18' and (to_char(a.ADMIT_DATE,'YYYY-MM-DD') >= '2021-01-01') AND (b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽癌%' or b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽恶性肿瘤%' or b.DIAG_CODE LIKE '%C11/900%') and d.DRUG_NAME not in (select DRUG_NAME FROM DRUG_INFO WHERE DRUG_NAME like '卡培他滨') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%HIV阳性%') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%充血性心力衰竭%') AND to_char(( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '中性粒细胞' AND A17.TEST_RESULT >= 1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血小板' AND A17.TEST_RESULT >= 100 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血红蛋白' AND A17.TEST_RESULT >= 9 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '丙氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '天门冬氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐清除率' AND A17.TEST_RESULT > 51 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐' AND A17.TEST_RESULT <=1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '凝血酶原时间' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 ))语句哪里有问题

JOIN PA_DIAG b ON a.MZZY_SERIES_NO = b.MZZY_SERIES_NO JOIN EXAM_DESC_RESULT_CODE c ON a.MZZY_SERIES_NO = c.MZZY_SERIES_NO JOIN DRUG_INFO d ON a.MZZY_SERIES_NO = d.MZZY_SERIES_NO JOIN EMR_CONTENT e...

import numpy as np# 提示用户输入关系矩阵n = int(input("请输入矩阵维度n："))print("请输入矩阵元素（以空格分隔，每行n个元素）：")matrix = []for i in range(n): row = input().split() matrix.append([int(x) for x in row])matrix = np.array(matrix)# 判断性质is_reflexive = np.all(np.diag(matrix))is_irreflexive = np.all(np.logical_not(np.diag(matrix)))is_symmetric = np.all(matrix == matrix.T)is_asymmetric = np.all(np.logical_not(matrix == matrix.T))is_transitive = np.all(np.logical_or(np.logical_not(matrix @ matrix == 0), np.diag(np.diag(matrix @ matrix))))# 输出结果if is_reflexive: print("该关系矩阵具有自反性。")if is_irreflexive: print("该关系矩阵具有反自反性。")if is_symmetric: print("该关系矩阵具有对称性。")if is_asymmetric: print("该关系矩阵具有非对称性。")if is_transitive: print("该关系矩阵具有传递性。")给我解释一下这段代码

这段代码是一个关系矩阵性质判断程序，主要包含以下几个步骤： 1. 提示用户输入矩阵的维度n，然后通过for循环和input函数读入n行n列的矩阵，并将其转化为numpy数组。 2. 判断矩阵是否具有自反性、反自反性、对称性...

翻译代码 P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0)

这段代码是利用Python的NumPy和CVXOPT库构建一个二次规划问题的矩阵形式，其中变量P为对角矩阵，q为向量，G和h为不等式约束矩阵和向量，A和b为等式约束矩阵和向量。具体来说，P的对角线上有两个向量b_real和d_real，...

解释代码： 2 * np.asarray([np.sum(np.log(np.diag(params.scale_inv_chole_[:,:,i]))) for i in range(self.n_components)])

- np.sum(np.log(np.diag(...))) 表示求该矩阵对角线上所有元素的对数之和。 - np.asarray([... for i in range(self.n_components)]) 表示将循环计算的结果转化为 Numpy 数组。 - 最终结果 2 * np.asarray([.....

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y def filter_wav_file(in_file: str, out_file: str, filter_...

D = np.diag(np.diag(A))

其中，A 是一个矩阵，np.diag(A) 返回矩阵 A 的对角线元素构成的一维数组，再次调用 np.diag() 并传入这个一维数组作为参数，就可以得到一个以这些元素为对角线元素的矩阵。最终，将这个矩阵赋值给变量 D，即完成了...

def Frequency_Weighted_Intersection_over_Union(self): """ FWIoU，频权交并比:为MIoU的一种提升，这种方法根据每个类出现的频率为其设置权重。 FWIOU = [(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)] *[TP / (TP + FP + FN)] """ freq = np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) / np.sum(self.confusion_matrix) iu = np.diag(self.confusion_matrix) / ( np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) + np.sum(self.confusion_matrix, axis=0) - np.diag(self.confusion_matrix)) FWIoU = (freq[freq > 0] * iu[freq > 0]).sum() return FWIoU def addBatch(self, imgPredict, imgLabel): assert imgPredict.shape == imgLabel.shape self.confusionMatrix += self.genConfusionMatrix(imgPredict, imgLabel) # 得到混淆矩阵 return self.confusionMatrix def reset(self): self.confusionMatrix = np.zeros((self.numClass, self.numClass))

这是一个用于计算分割模型性能的评估指标函数。其中，函数Frequency_Weighted_Intersection_over_Union是计算频权交并比的函数，该指标是平均交并比的加权平均，其中每个类别的权重由其在数据集中的出现频率决定。...

np.diag_indices使得报错 index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

np.diag_indices() 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成指定大小二维数组对角线元素的行索引和列索引。当你遇到 "index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0" 的错误提示，这通常意味着你在尝试创建一个零维...

return np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1)

6. np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1) 将对角线元素除以分母，得到每个实际类别的准确率。 7. 最后，将每个实际类别的准确率相加并除以类别数，得到平均准确率。 这段...

import numpy as np import tensorflow as tf from SpectralLayer import Spectral mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 flat_train = np.reshape(x_train, [x_train.shape[0], 28*28]) flat_test = np.reshape(x_test, [x_test.shape[0], 28*28]) model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(28*28), dtype='float32')) model.add(Spectral(2000, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, diag_regularizer='l1', use_bias=False, activation='tanh')) model.add(Spectral(10, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, use_bias=False, activation='softmax')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.003) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() epochs = 10 history = model.fit(flat_train, y_train, batch_size=1000, epochs=epochs) print('Evaluating on test set...') testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000) eig_number = model.layers[0].diag.numpy().shape[0] + 10 print('Trim Neurons based on eigenvalue ranking...') cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] · for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个使用Spectral Layer的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估的示例。首先，代码加载了MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，代码定义了一个包含两个Spectral层的Sequential模型。...

翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清，考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

代码中使用了cvxopt库中的qp函数，通过定义P、q、G、h、A和b等矩阵，来求解最优化问题，得到了供给量和需求量的均衡点。最后，通过计算市场价格和成本等，得到了节点价格和利润的结果，并将其返回。 在主函数中，...

invDE = np.mat(np.diag(np.power(DE, -1)))

# As an AI language model, I cannot see the definition of 'DE' in the context of the code snippet provided. Please provide more context or variable definition to help me provide an accurate response.

cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个循环，用于尝试不同的剪枝阈值来减小神经元的数量。具体来说，对于给定的剪枝阈值cut，它会迭代模型的每个层，将低于该阈值的特征值置零。然后重新编译模型，并评估在训练集和测试集上的准确率。...

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def _move(pars, sigpars, all_pars, prng): """ Adaptive move """ nu = np.unique(all_pars[:, 0]).size npars = pars.size # Accumulate at least as many *accepted* moves as the # elements of the covariance matrix before computing it. if nu > npars*(npars + 1.)/2.: eps = 0.01 diag = np.diag((sigpars*eps)**2) cov = 2.38**2/npars*(np.cov(all_pars.T) + diag) pars = prng.multivariate_normal(pars, cov) else: pars = prng.normal(pars, sigpars) return pars

这段代码是实现了自适应步长的Metropolis-Hastings(MH)算法中的移动步骤。在MH算法中，通过接受或拒绝一些随机选择的移动，来生成目标分布(通常是后验分布)的样本。在移动步骤中，它根据过去的采样结果，自适应地...

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当你希望利用GPU的并行计算能力来加速线性代数运算，特别是快速傅里叶变换（FFT）时，pyCUDA是一个非常强大的工具。它允许开发者通过Python语言来编写CUDA代码，执行复杂的GPU计算任务。通过学习《Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战》这一资料，你可以掌握如何使用pyCUDA进行GPU编程和加速计算。 参考资源链接：[Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac00cce7214c316ea46b?spm=1055.2569.3001.10343) 具体到FFT的实现，你需要首先确保已经
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基于Netbeans和JavaFX的宿舍管理系统开发与实践

资源摘要信息:"Hostel-Management-System是一个基于Java技术栈构建的独立应用程序，主要目的是实现一个宿舍管理系统的计算机化。这个系统采用了Netbeans集成开发环境、JavaFX作为前端图形用户界面(GUI)技术、Maven作为项目管理和构建工具、以及MySQL作为后端数据库管理系统。整个系统的设计理念是为大学宿舍提供一个高效、用户友好、跨平台的应用，旨在优化宿舍管理的流程，减少繁琐的文书工作，提高工作效率。 ***beans集成开发环境 Netbeans是一个开源的集成开发环境(IDE)，它支持多种编程语言，特别是Java。IDE提供了代码编写、调试、项目管理等功能，为开发人员提供了一个全面的开发平台。在这个项目中，Netbeans用于编写Java代码，管理项目结构，以及进行代码的编译、构建和部署。 2. JavaFX技术 JavaFX是Java的官方图形用户界面(GUI)库，用于创建富客户端桌面应用程序。JavaFX提供了一系列的界面控件和强大的图形和媒体支持，使得开发人员可以构建出美观且响应迅速的用户界面。在Hostel-Management-System中，JavaFX负责呈现用户界面，提供交互式的图形界面供学生和员工使用。 3. Maven项目管理工具 Maven是一个项目管理和构建自动化工具，主要用于Java项目。Maven通过一个名为POM（项目对象模型）的文件来管理项目的构建、报告和文档。它支持项目生命周期的管理，提供了一套标准的构建流程，可以处理编译、测试、打包等任务。在本项目中，Maven用于管理项目的依赖关系，自动化构建过程，并确保项目结构的一致性和标准化。 4. MySQL数据库系统 MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。MySQL支持各种操作系统，并能很好地与Java应用程序集成。在宿舍管理系统中，MySQL负责存储所有学生、员工、房间等信息的数据，确保数据的持久化和可检索性。 5. MVC架构 模型-视图-控制器(MVC)是一种软件设计模式，旨在将应用程序的输入、处理和输出分离成三个互相关联的组件。在Hostel-Management-System中，MVC架构有助于组织代码结构，使得系统的可维护性、可测试性和可扩展性得到增强。模型(Model)负责处理数据和业务逻辑，视图(View)负责展示数据，而控制器(Controller)负责接收用户输入并调用模型和视图组件。 6. 用户友好性和跨平台性 系统的开发理念强调用户友好和跨平台特性。用户友好性意味着系统界面直观易用，操作简单，能够快速响应用户的操作。而跨平台性则是指系统能够在多种操作系统上运行，如Windows、macOS、Linux等，这主要归功于Java的跨平台特性以及JavaFX的支持。 7. 系统模块介绍 该宿舍管理系统主要分为两个用户模块：学生模块和员工模块。学生模块允许学生查看宿舍分配情况、报告问题、支付费用等；员工模块则提供给宿舍管理员和会计人员，用于维护学生和员工的信息、管理房间分配、处理费用等。每个模块都拥有适当的权限和功能，确保了数据的安全性和完整性。 8. 数据库设计 数据库设计是宿舍管理系统中非常关键的一部分。良好的数据库设计可以提高数据处理的效率，保证数据的一致性和完整性。本系统中，数据库需要合理地设计表结构来存储学生、员工、房间和其他相关信息。数据库的设计遵循了关系型数据库的范式，减少了数据冗余，提高了查询效率。 综上所述，Hostel-Management-System是一个结合了现代Java技术栈，特别是Netbeans、JavaFX、Maven和MySQL的宿舍管理软件。它不仅提供了一个高度用户友好的界面，还具备跨平台性和模块化设计，能够有效地帮助大学宿舍管理者处理日常管理任务，提升管理效率和质量。"