indices = random.sample(range(N), n)是什么意思
时间: 2024-05-31 09:15:09 浏览: 14
这行代码的作用是从 `range(N)` 中随机抽取 `n` 个不重复的数,并以列表的形式返回这些数的索引。其中,`range(N)` 表示从 0 到 N-1 的整数序列,`random.sample` 是 Python 中的随机抽样函数,其第一个参数表示抽样的序列,第二个参数表示抽样的个数。因此,`indices` 是一个包含 `n` 个从 0 到 N-1 的不重复随机整数的列表。
相关问题
e_indices = np.random.choice(range(N_fore), size=samples_per_epoch, replace=True)
This line of code generates a random sample of indices from the range of 0 to N_fore (exclusive) with a specified size of samples_per_epoch. The parameter "replace=True" allows for repeated sampling of the same index. This is commonly used in machine learning for creating mini-batches during training.
import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误
根据你提供的代码,可能存在以下几个问题:
1. 在导入make_blobs时没有使用,可以删除或注释掉相关代码:
```
from sklearn.datasets import make_blobs
# ...
# data4,data3= make_blobs(random_state=6)
```
2. 数据集`test_data`和`train_data`中的数据和标签可能没有对应,可以通过打印数据集的shape比对数据数量是否一致。
3. 对数据集进行随机采样时,可能会导致数据和标签对应错误,可以使用numpy的shuffle函数进行随机打乱。
4. 在训练SVM模型时,数据集的标签需要进行reshape操作,以确保标签和数据数量一致。
修改后的代码如下:
```
import scipy.io as scio
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn import svm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat')
train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat')
data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0)
data3 = train_data['label'].reshape(-1)
# 随机打乱数据集
indices = np.arange(data2.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
data2 = data2[indices]
data3 = data3[indices]
# 选择前200个数据作为训练集
data2 = data2[:200]
data3 = data3[:200]
# 创建一个高斯内核的支持向量机模型
clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000)
clf.fit(data2, data3)
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data2)
data4 = pca.transform(data2)
plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
axis = plt.gca()
xlim = axis.get_xlim()
ylim = axis.get_ylim()
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape)
axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])
axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none')
plt.show()
```
希望这些修改能够帮助你解决问题。
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