解释X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n,

时间: 2024-05-20 10:14:40 浏览: 122
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Numpy之reshape()使用详解

`X[0:n]` 表示对数组 `X` 进行切片，取从下标0到下标n-1的元素，即前n个元素。然后使用 `reshape((n, 28, 28))` 将这n个元素重新组织成一个n行、28列、28个通道的三维数组，其中每个通道表示一张28x28像素的图像。 `1` 表示取这个三维数组中的第二维，即28列中的第一列，最后得到一个 n 行 1 列的二维数组。 `n` 表示取这个三维数组中的第一维，即n行中的所有元素，最后得到一个长度为n的一维数组。
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详解numpy.reshape中参数newshape出现-1的含义

在该函数中有一个用来指定数组新形状的参数newshape，该参数的取值可以为整数或整数构成的元组，在众多的取值情况中，存在一种特殊的情况：newshape取-1或(dim1,dim2,…,−1,…,dimn)(dim1,dim2,…,-1,…,dimn)(dim1...

labels=x[tau:].reshape((-1, 1)

这一行代码的作用是将数组 x 中下标从 tau 开始到结尾的元素重新排列成一个列向量。具体来说，reshape 函数将这些元素按照列优先的顺序排列...因此，最终得到的数组是一个 n-tau 行 1 列的列向量，其中 n 是 x 的长度。

解释d2l.show_images( X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])

- .reshape((n, 28, 28))：将一维数组X[0:n]重塑为n张28x28的二维图像。 - 1：每行展示的图像数量，本代码中为1，即每行展示一张图像。 - n：展示的图像数量。 - titles=titles[0:n]：每张图像的标题，本代码中为前n...

d2l.show_images(X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])解释每个参数的含义

- X：需要显示的图像数据，它是一个形状为(N, H, W)的三维数组，其中N是图像的数量，H和W分别是图像的高度和宽度。 - n：需要显示的图像数量，它是一个整数。 - 1：指定每行显示的图像数量，这里设置为1，表示每行只...

def forward(self, x, train_flg=True): self.input_shape = x.shape if x.ndim != 2: N, C, H, W = x.shape x = x.reshape(N, -1) out = self.__forward(x, train_flg) return out.reshape(*self.input_shape)

它的输入是一个张量 x 和一个布尔类型的 train_flg，在训练时 train_flg 为 True，在测试时为 False。如果 x 的维度不是 2，那么它会被转换成一个二维张量。然后调用私有方法 __forward 对输入张量进行前向传播计算...

theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1) #把这个矩阵reshape成4行1列 X_t =np.array([np.linspace(0.1,1.5,15)]).reshape(3,5).T X_t = np.hstack((np.ones((5,1)), X_t)) y_t = np.array([1,0,1,0,1]).reshape(5,1) J, grad = lrCostFunction(theta_t, X_t, y_t, 3) print("Cost:",J,"Expected cost: 2.534819") print("Gradients:\n",grad,"\nExpected gradients:\n 0.146561\n -0.548558\n 0.724722\n 1.398003")

这段代码是用于测试 logistic 回归的代价函数和梯度计算函数的正确性的。 首先，将 theta_t 矩阵转化为一个 4 行 ...其中，代价函数的预期值是 2.534819，梯度的预期值是 0.146561、-0.548558、0.724722 和 1.398003。

def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = np.random.rand(100, self.n) # 用于聚类的样本点 kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类中心 sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 # 计算标准差 self.params = { "mf_params": np.concatenate([centroids.flatten(), sigmas.flatten()]), "out_params": np.random.rand((self.n + 1) * self.m, ) } def gaussmf(self, x, c, sigma): return np.exp(-np.power(x - c, 2.) / (2 * np.power(sigma, 2.))) def predict(self, X): mf_out = np.zeros((len(X), self.n, self.m)) for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m:])出现 operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改

out时，对于每个输入X[:, i].reshape(-1, 1)，都需要对self.params['mf_params'][:self.m]和self.params['mf_params'][self.m:]进行高斯函数计算，而这两个数组的shape都是(0,)，无法与X[:, i].reshape(-1, 1)进行...

class GP: def __init__(self, num_x_samples): self.observations = {"x": list(), "y": list()} self.num_x_samples = num_x_samples self.x_samples = np.arange(0, 10.0, 10.0 / self.num_x_samples).reshape(-1, 1) # prior self.mu = np.zeros_like(self.x_samples) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) def update(self, observations): self.update_observation(observations) x = np.array(self.observations["x"]).reshape(-1, 1) y = np.array(self.observations["y"]).reshape(-1, 1) K11 = self.cov # (N,N) K22 = self.kernel(x, x) # (k,k) K12 = self.kernel(self.x_samples, x) # (N,k) K21 = self.kernel(x, self.x_samples) # (k,N) K22_inv = np.linalg.inv(K22 + 1e-8 * np.eye(len(x))) # (k,k) self.mu = K12.dot(K22_inv).dot(y) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) - K12.dot(K22_inv).dot(K21) gp = GP(num_x_samples=100)解释一下gp = GP(num_x_samples=100)

这是一个名为GP的类，它有一个初始化函数__init__，需要传入num_x_samples参数...x_samples是一个numpy数组，包含0到10之间等间隔的num_x_samples个数值，用于作为自变量x的取值。这个数组的形状是(num_x_samples, 1)。

for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)])出现operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改

mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m], self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+(i+1)*self.m]) 在...

X[i, :] = X_CONVERT[a - 1 - i, :] y = X[5:,3].type(torch.float32) y=y.reshape(y.shape[0],1) X = X[0:-5, :].type(torch.float32)

这是一段Python代码，具体解释如下： - 第1行代码将X中的第i行的元素值赋值给X中的第i行，其中a是一个整数。...- 第4行代码将X中的前n-5行作为新的X，其中n是X中的行数，将其转换为类型为torch.float32的张量。

mf_out = np.zeros((len(X_batch), self.n, self.m)) for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m:])修正该代码

mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m+i*self.m:self.m*(i+1)]) 修正后的代码主要修改了self.params['mf_...

修正这段代码function [X] = fft_v(x) % 向量计算 x = double(x); N = length(x); if rem(log2(N), 1) > 0 error('must be a power of 2'); end N_min = min(N, 2); n = 0:N_min-1; k = n.'; M = exp(-2i * pi * n.' * k / N_min); X = M * reshape(x(1:N_min), [N_min, N/N_min]); while size(X, 1) < N X_even = X(:, 1:size(X, 2)/2); X_odd = X(:, size(X, 2)/2+1:end); terms = exp(-1i * pi * (0:size(X, 1)-1).' / size(X, 1)); X = [X_even + terms * X_odd; X_even - terms * X_odd]; end X = X(:).'; end

6. 第8行代码中的 k = n.' 可以使用 k = (0:(N_min-1)).' 来表示，使代码更加清晰。 7. 第9行代码中的 M = exp(-2i * pi * n.' * k / N_min) 可以使用 bsxfun 函数来进行计算，代码如下： M = exp(-...

怎么提高这四个：准确率：65.60% 精确率：72.70% 召回率：68.09% F1值：70.32%，写出代码

data['feature'] = scaler.fit_transform(data['feature'].values.reshape(-1,1)) 2. 特征工程 特征工程是提高精确率和召回率的关键。可以考虑对原始特征进行组合、选择、转换等操作，以提高特征的表达能力和...

解释代码objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2)

4. objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2)：将2D数组中的每个元素的坐标（x，y）赋值给objp数组中的前两列，表示每个点的x和y坐标。由于objp数组中的第三列为全0，因此表示每个点的z坐标都为0。 ...

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cacheshapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)报错，当修改为def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w_row = w.reshape(w.shape[0], -1).T out = np.dot(x_row, w_row) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache时，shapes (40,6272) and (100,8192) not aligned: 6272 (dim 1) != 100 (dim 0)报错

这个错误发生在第4行的 np.dot(x_row, w_row) 上，... x_row = x.reshape(N, -1) w_row = w.reshape(w.shape[0], -1).T out = np.dot(x_row, w_row) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache

X_train = scaler.fit_transform(X_train.reshape(-1, 3)).reshape(-1, sequence_length, 3) X_test = scaler.transform(X_test.reshape(-1, 3)).reshape(-1, sequence_length, 3)什么意思

由于每个输入样本都是由一系列时间步组成的序列，因此需要将每个序列中的每个时间步的三个特征都进行归一化处理，所以先将 X_train 和 X_test 转换为 (n_samples * sequence_length, 3) 的形状，然后进行归一...

def forward(self, x): b, n, s, d = x.size() # torch.Size([32, 512, 32, 6]) x = x.permute(0, 1, 3, 2) x = x.reshape(-1, d, s) batch_size, _, N = x.size() x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) # B, D, N x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) # B, D, N x = F.adaptive_max_pool1d(x, 1).view(batch_size, -1) x = x.reshape(b, n, -1).permute(0, 2, 1) return x

3. 使用 x.reshape(-1, d, s) 将张量的后两个维度展平，得到大小为 (b x n) x d x s 的三维张量。 4. 使用 self.conv1 对三维张量进行卷积操作，并通过 self.bn1 进行批标准化，最终得到一个大小为 (b x n...

class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思

在前向传递中，输入数据 x 经过 self.features 后，先将其 reshape 成 N x 512 x (28^2)，然后进行矩阵乘法，得到 N x 512 x 512 的输出，接着对输出进行开根号和 L2 归一化处理，最后送入全连接层得到输出。...

代码作用：x = x.reshape(x.shape[0], -1)

通过调用 reshape() 函数，将 x 的形状从原来的 (m, n, p, ...) 转换为 (m, -1)，其中 m 代表原数组的第一个维度的大小，-1 表示自动计算第二个维度的大小，以保持原数组中的元素总数不变。这样做的目的通常是为了...

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