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

时间: 2023-09-21 11:08:38 浏览: 90
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AES.rar_Rijndael_Rijndael nist_php Rijndael

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。
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r_ieee_vals_.rar_John A

Translation of states numbers to letters, in such a way as to be meaningful to John Q. UUCPadministrator.
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计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif '...

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)

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 ...

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...

改成三分类代码n_trees = 100 max_depth = 10 forest = [] for i in range(n_trees): idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees model.fit(X_train, y_pred, epochs=10, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码实现了一个使用模糊隶属度将原始特征转换为模糊特征的随机森林分类器，并将其与一个神经网络模型进行集成。与之前不同的是，这里使用的是三分类问题，即目标变量有三个可能的取值。 具体来说，代码首先定义...

y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees怎么改成分类数据的输出

fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_...

y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3)) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals) y_pred /= n_trees改成三分类预测

如果你要将这段代码改成三分类预测，你需要将第1行的 y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3)) 中的 3 改成你的类别数量，比如说是 y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3))，表示有3个不同的类别。...

for i in range(n_trees): # 随机采样训练集 idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] # 模糊化特征值 X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 训练决策树 tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) # 创建并编译深度神经网络 inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) # 使用深度神经网络对每个决策树的输出进行加权平均 y_pred = np.zeros(y_train.shape[0]) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_proba = tree.predict_proba(fuzzy_vals) # 将概率转换为类别标签 y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1) y_pred += y_tree改成三分类

这这是这是Python这是Python中这是Python中一个这是Python中一个循这是Python中一个循环这是Python中一个循环语这是Python中一个循环语句这是Python中一个循环语句，这是Python中一个循环语句，循这是Python中一个...

修正以下代码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)

new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1) # 使用模型和随机森林分类器进行预测 if rf_clf.predict(model.predict(new_data_fuzzy)) == 1: print("New data belongs to class 1.") else: print(...

for j in range(X_sampled.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])])优化

这段代码使用了Python的模糊逻辑库fuzzy logic toolbox (fuzz)，它的作用是将X_sampled数组中第j列的数据进行模糊化处理，并将处理后的结果赋值给fuzzy_vals数组。模糊逻辑在数据分析和控制系统中有很广泛的应用，它...

def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map Eigon实现

MatrixXi map_data(MatrixXi data_map, int axis_num) { int height = data_map.rows(); int width = data_map.cols(); // reduce the data_map along the given axis_num VectorXi max_vals(width); if (axis...

请详细解释一下这段代码，每一句需要注解：for i_fold in range(5): pred = regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0) res_vals.append(np.expand_dims(np.round(pred, 3), axis = 2)) res_vals = np.mean(np.concatenate(res_vals, axis = 2), axis = 2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols])

res_vals.append(np.expand_dims(np.round(pred, 3), axis = 2)) 将每个模型的预测结果加入一个列表 res_vals 中，np.expand_dims 是用于将维度扩展的函数，这里的作用是将 pred 扩展为 3 维，在第三维度...

with torch.no_grad(): for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) epoch_loss_eval.append(loss.item()) valid_loss = np.mean(epoch_loss_eval) loss_vals_eval.append(valid_loss) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss model_to_save = model.module if hasattr(model, "module") else model model_to_save.save_pretrained('./saved_model') torch.cuda.empty_cache()这段什么意思

在遍历完整个数据集后，计算所有批次的平均损失，并将其添加到 loss_vals_eval 列表中。如果当前的平均损失小于最佳平均损失，则更新最佳平均损失，并保存模型在 ./saved_model 文件夹下。最后，清空 GPU 缓存以...

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

可以使用以下代码在函数中添加x轴和y轴标签： python def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() ...

X, Y = np.meshgrid(w_vals, b_vals)

这行代码是用于生成一个以w_vals为x轴，以b_vals为y轴的网格矩阵。具体来说，np.meshgrid()函数会将w_vals和b_vals两个一维数组转换为矩阵，其中w_vals数组对应的矩阵的每一列都是w_vals数组，而b_vals数组对应的...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') 单独输出

接下来，将 vals 序列传递给 plot() 方法来绘制线性图，并使用 set_xlim() 方法和 get_xticks() 方法来设置 x 轴的范围和刻度位置。然后，将 use_sticky_edges 属性设置为 False，这样就可以更好地控制图形的布局。...
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资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依