# 更新字典 idx = np.argsort(A)[::-1] Y[:, idx[:2]] = X[:, idx[:2]]
时间: 2024-01-12 17:03:30 浏览: 31
这段代码的功能是将矩阵 Y 中前两列的值替换成矩阵 X 中对应列中的最大值。具体来说,它首先对矩阵 X 中每一列的元素进行降序排列,然后得到排序后的索引 idx。接着,它利用这个索引将矩阵 Y 中前两列的值替换成矩阵 X 中对应列中的最大值。换句话说,它将矩阵 Y 中前两列的值替换成矩阵 X 中最大的两列。
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请修改输出,一个是LABEL输出,一个是特征输出 : def _slice_multi(self): # self.n 是数据集总行数 # self.m 是列 s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次,每次间隔skip长,取Ck=6, total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y
修改后的函数输出为:
```python
def _slice_multi(self):
# self.n 是数据集总行数
# self.m 是列
s = self.ps * self.skip + self.Ck - 1 + self.h - 1
X1 = np.zeros((self.n - s, self.w, self.m)) # 短期数据集
X2 = np.zeros((self.n - s, self.ps * self.Ck, self.m)) # 长期数据集
Y = np.zeros((self.n - s, self.m)) # 输出数据集
for i in range(s, self.n):
t = i - self.h + 1
X1[i - s] = self.raw[t - self.w:t].copy()
idx = []
for k in range(self.ps):
# 执行self.ps次,每次间隔self.skip长,取self.Ck=6, total = self.ps * self.Ck
idx = list(range(t - self.Ck - k * self.skip, t - k * self.skip)) + idx
idx = np.array(idx, dtype=int)
X2[i - s] = self.raw[idx].copy()
Y[i - s] = self.raw[i].copy()
# 返回特征和标签
return {'X1': X1, 'X2': X2}, Y
```
修改后的函数输出了两个变量,一个是包含特征 X1 和 X2 的字典,另一个是标签 Y。这样的修改使得函数输出更加清晰,方便后续的使用。
请解释以下代码: data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)
这段代码用于读取一个文本文件,并生成一个稀疏矩阵,表示一个无向图的邻接矩阵。
具体解释如下:
1. `data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset))`:读取文件,文件路径由变量`dataset`指定,将文件中的数据加载到一个 NumPy 数组 `data` 中。
2. `n, _ = data.shape`:获取 `data` 数组的形状,`n` 为数组的行数,表示节点的数量。
3. `idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32)`:生成一个长度为 `n` 的一维数组 `idx`,其中每个元素代表一个节点的编号。
4. `idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)}`:生成一个字典 `idx_map`,用于将节点编号映射为数组 `data` 中的行索引。
5. `edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32)`:从文件中读取边的数据,将数据加载到一个 NumPy 数组 `edges_unordered` 中,每行代表一条边,每列为边的两个端点的节点编号。
6. `edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape)`:将边的节点编号转换为数组 `data` 中的行索引,生成一个二维数组 `edges`,每行代表一条边,每列为边的两个端点的行索引。
7. `adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)`:生成一个稀疏矩阵 `adj`,其中每个元素表示两个节点之间是否有边,如果有边则为 1,否则为 0。这里使用了 SciPy 中的 `coo_matrix` 函数,第一个参数是一个元组,表示每个非零元素的值和对应的行、列索引,第二个参数表示矩阵的形状,第三个参数表示数据类型。