vals = np.unique(data[['origin_x', 'origin_y']])

这是一个使用 NumPy 库中的 unique() 函数来获取二维数据中唯一值的代码。具体来说，它选择了一个名为 data 的二维数据，该数据包含两列名为 origin_x 和 origin_y 的数据。然后，它使用 NumPy 库中的 unique() 函数获取这些列中的唯一值，并将结果存储在名为 vals 的变量中。

相关问题

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

这段代码看起来有一些问题，我来帮你修正一下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import tensorflow as tf
import skfuzzy as fuzz

# 读取数据
data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx")
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 随机划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7)

# 构建模糊矩阵
X_fuzzy = []
for i in range(X.shape[1]):
    fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])])
    X_fuzzy.append(fuzzy_vals)
X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T

# 构建深度神经模糊网络
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32)

# 训练随机森林分类器
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y)

# 预测新数据点
new_data = np.random.rand(5)
new_data_fuzzy = []
for i in range(new_data.shape[0]):
    fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100),
                                        fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100),
                                                   [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]),
                                        new_data[i])
    new_data_fuzzy.append(fuzzy_val)
new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

# 使用模糊矩阵预测新数据点
pred = rf_clf.predict(model.predict(new_data_fuzzy))
print(pred)

修正后的代码主要有以下几点改动：

1. 引入了 `skfuzzy` 库，用于构建模糊矩阵。
2. 将数据归一化的步骤放到了数据读取之后。
3. 修正了模型输入层的维度。
4. 使用模糊矩阵预测新数据点时，应该使用随机森林分类器来预测，而不是神经网络模型。

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个主成分。在该函数中，累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的，然后通过计算每个特征值在特征值总和中的占比，来确定保留多少个主成分。因此，当阈值设为0.9时，函数会保留主成分的数量，使得它们对原始数据的解释方差和至少达到90%。