def computeCost(X, y, w): inner = np.power(((X * w.T) - y), 2return np.sum(inner) / (2 * X.shape[0])

这是一个计算代价函数的问题，我可以回答。这个函数的作用是计算线性回归模型的代价函数，其中 X 是输入特征矩阵，y 是输出变量，w 是模型参数。函数首先计算预测值与真实值之间的差异，然后对差异进行平方，最后求和并除以样本数量的两倍，得到代价函数的值。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.matrix(X.values) y=np.matrix(y.values) theta=np.matrix(np.array[0,0]) computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*X) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel=('房子面积') ax.set_ylabel=('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

在这段代码中，有一些问题：

1. `import` 语句应该在每个文件的开头，而不是在代码块的中间。

2. `np.matrix` 应该改为 `np.array`。

3. `theta=np.matrix(np.array[0,0])` 应该改为 `theta=np.array([0,0])`。

4. `temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape))` 应该改为 `temp=np.array(np.zeros(theta.shape))`。

5. `ax.set_xlabel=('房子面积')` 和 `ax.set_ylabel=('房子价格')` 应该改为 `ax.set_xlabel('房子面积')` 和 `ax.set_ylabel('房子价格')`。

6. `f=g[0,0]+(g[0,1]*X)` 应该改为 `f=g[0,0]+(g[0,1]*x)`。

7. 在 `ax.set_title("北京房价格回归图")` 之前，应该添加一行 `plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"]` 以使中文标题正常显示。

请按照上述修改方法尝试运行代码并查看结果。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

在这段代码中，有几个错误：

1. 第一行和第二行之间应该有一个空行。

2. 导入numpy和pandas模块时，应该使用import语句，每个模块之间应该有一个空行。

3. 在第10行和11行中，应该将plt.rcParams的设置放在import语句之后。

4. 在第14行中，应该将data.insert(0,'Ones',1)改为data.insert(0,'Ones',np.ones(len(data)))，以便将1插入到整个列中。

5. 在第16行中，应该将clos改为cols，因为该变量代表“列数”。

6. 在第18行中，应该将theta=np.array[0,0]改为theta=np.array([0,0])，以便创建一个2个元素的数组。

7. 在第25行和26行之间应该有一个空行。

8. 在第27行中，应该将parameters=int(theta.ravel().shape[0])改为parameters=int(theta.ravel().shape[1])，因为该数组是一个2x1的数组。

9. 在第36行中，应该将g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters)改为g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,int(iters))，以确保iters是一个整数。

10. 在第38行和39行之间应该有一个空行。

以下是修正后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]  # 单使用会使负号显示错误
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 把负号正常显示

# 读取北京房价数据
path = 'data.txt'
data = pd.read_csv(path, header=None, names=['mianji', 'jiage'])
# data.head()
# data.describe()

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='mianji', y='jiage')
plt.show()

def computeCost(X, y, theta):
    inner = np.power((X * theta.T - y), 2)
    return np.sum(inner) / (2 * len(X))

data.insert(0, 'Ones', np.ones(len(data)))  # 将1插入到整个列中
cols = data.shape[1]
X = data.iloc[:, 0:cols-1]
y = data.iloc[:, cols-1:cols]
X = np.array(X.values)
y = np.array(y.values)
theta = np.array([0, 0])  # 创建一个2个元素的数组
computeCost(X, y, theta)

def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):
    temp = np.array(np.zeros(theta.shape))
    parameters = int(theta.ravel().shape[1])
    cost = np.zeros(iters)
    for i in range(iters):
        error = (X * theta.T) - y
        for j in range(parameters):
            term = np.multiply(error, X[:, j])
            temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))
        theta = temp
        cost[i] = computeCost(X, y, theta)
    return theta, cost

alpha = 0.01
iters = 1000
g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, int(iters))  # 确保iters是一个整数

x = np.linspace(data.mianji.min(), data.mianji.max(), 100)
f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(x, f, 'r', label='北京房价')
ax.scatter(data.mianji, data.jiage, label='Traning data')
ax.legend(loc=4)
ax.set_xlabel('房子面积')
ax.set_ylabel('房子价格')
ax.set_title("北京房价格回归图")
plt.show()