MATLAB数值工具包:矢量化代码与实用功能集锦

需积分: 8 1 下载量 154 浏览量 更新于2024-11-14 收藏 37KB ZIP 举报
它提供了一系列的函数和工具,旨在简化数值处理和提高代码效率。该工具包支持向量化操作,即利用MATLAB的矩阵运算能力来简化代码,使其更加简洁和高效。向量化是MATLAB中重要的编程技巧,它通过减少循环的使用来提升代码执行速度。 该工具包中包含了多种有用的函数,其中包括: 1. 向量化网格(Vectorized Grids):能够生成和操作数据网格,支持平行六面体或极坐标系统。这类函数特别适用于将数据以列向量的形式作为参数,便于进行向量化处理和绘制表面图。 2. normvec:这是一个矢量化归一化函数,可以快速地对输入向量进行归一化处理。 3. 细胞极值(Cell Extrema):用于找出细胞数组中的最大值和最小值。 4. 反特征值(Inverse Eigenvalues):提供了计算矩阵反特征值的方法。 5. 使用3D矩阵乘法(3D Matrix Multiplication):实现三维矩阵的乘法运算。 6. 直角坐标、极坐标助手(Cartesian and Polar Coordinate Helper):提供直角坐标系和极坐标系之间的转换工具。 7. proximity_components:用于查找在给定距离阈值条件下,点集中连接组件的功能。 8. vremnan:这个函数可以删除包含NaN(Not a Number)的行或列。 9. omit:用于排除指定值的函数,例如在数据集中移除特定的产品或类别。 为了使用这个工具包,用户需要将包含工具包的目录树添加到MATLAB的路径中。需要注意的是,一些功能可能有依赖关系,但这些依赖关系不特定于任何操作系统。在使用之前,用户应检查并确保所有依赖项都已正确安装和配置。 整个工具包遵循2条款BSD许可协议发布,这意味着它是一个开源软件,用户可以在遵守许可条款的前提下自由使用、修改和分发代码。 总的来说,numerical_utils工具包是一个强大的资源,能够帮助研究者和工程师更高效地处理复杂的数值计算任务。通过向量化和一系列预编写的函数,它极大地简化了MATLAB代码的编写过程,提高了数据处理和分析的效率。"

ubuntu22.04的pycharm中: taskset -c 0,1,2,3 python src/synthesize.py --lot_size 100 --sgd_sigma 2.1 --sgd_epoch 15 --pca_sigma 10 --db credit --alg p3gm --n_iter 20 2025-03-28 20:52:46.026681: I tensorflow/core/util/port.cc:113] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. 2025-03-28 20:52:46.437269: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered 2025-03-28 20:52:46.437987: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered 2025-03-28 20:52:46.501582: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered 2025-03-28 20:52:46.614687: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 AVX_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2025-03-28 20:52:47.488836: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Traceback (most recent call last): File "/home/s/PycharmProjects/PythonProject1/P3GM/src/synthesize.py", line 8, in <module> from p3gm import P3GM File "/home/s/PycharmProjects/PythonProject1/P3GM/src/p3gm.py", line 8, in <module> from tensorflow_privacy.privacy.analysis.rdp_accountant import compute_rdp, get_privacy_spent File "/home/s/PycharmProjects/PythonProject1/P3GM/privacy/tensorflow_privacy/__init__.py", line 56, in <module> from tens

2025-03-29 上传

index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 36 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 37 38 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 39 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 40 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 41 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 42 VIF_list 43 44 45 pca = PCA(n_components=0.9) 46 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 47 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 48 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 49 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 50 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 51 new_train_pca_90.describe() 52 53 pca = PCA(n_components=0.95) 54 new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 55 new_test_pca_16 = pca.transform(test_data_scaler) 56 new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) 57 new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) 58 new_train_pca_16['target'] = train_data_scaler['target'] 59 new_train_pca_16.describe() 60 61 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor 62 63 from sklearn.model_selection import learning_curve 64 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 65 66 new_train_pca_16 = new_train_pca_16.fillna(0) 67 train = new_train_pca_16[new_test_pca_16.columns] 68 target = new_train_pca_16['target'] 69 70 train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) 71 72 clf = LinearRegression() 73 clf.fit(train_data, train_target) 74 score = mean_squared_error(test_target, clf.predict(test_data)) 75 print("LinearRegression: ", score) 76 77 train_score = [] 78 test_score = []解释每一句代码的意思

2023-06-16 上传
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