temp = np.ones([X.shape[0], X.shape[1]+1]) 代码含义

最新推荐文章于 2023-12-19 19:32:42 发布
最新推荐文章于 2023-12-19 19:32:42 发布
阅读量361 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： numpy python 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42610010/article/details/129570888
这段代码利用numpy的ones()函数生成了一个与X数组在前两维形状相同的三维数组，所有元素均为1，第三维大小为1。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这段代码使用 numpy 库中的 ones() 函数创建一个全部元素为 1 的数组，并将其赋值给变量 temp。该数组的形状为 (X.shape[0], X.shape[1], 1)，即与 X 数组在第一维和第二维上的形状相同，第三维上只有一个元素。

np.ones用法
Agetha的博客
09-06 4667
numpy.ones(shape, dtype=None, order=‘C’, *, like=None) Return a new array of given shape and type, filled with ones. 参数： shape：int or sequence of ints dtype：data-type, optional The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64
np.ones(len(X), 1) 与np.hstack((X, index))与X.shape(0)与X.shape(1)
banxia优快云的博客
01-17 1296
np.ones(len(X), 1) 创建一个行数为len（X）列数为1的矩阵 np.hstack((X, index)) 将矩阵X与index横向拼接
机器学习算法之二——回归（三）
打死也不读博士
04-18 312
1 公式推导 我们先给定一个线性回归的方程 损失函数：要求得最优变量就要使得计算值与实际值的偏差的平方最小 随机梯度下降算法对于系数需要通过不断的求偏导求解出当前位置下最优化的数据，公式中的θ会向着梯度下降最快的方向减少，从而推断出θ的最优解。对损失值求导： 给定一个下降系数（也可以叫学习率、下降的幅度） 2 实例 本文中的实例的:求解的最优解 上一部分参见https...
np.zeros和 np.ones 和np.eyes
qq_45288176的博客
05-31 3558
1：np.ones numpy.ones（） ones(shape, dtype=None, order='C') shape:代表数据形状,是个元组,如果shape=5代表创建一个五个元素的一维数组,shape=(3,4) 代表创建一个3*4的数组dctype:数据类型,可选,数组所需的数据类型，例如dtype='int'。默认是 float64。order：{'C'，'F'}，可选是否以内存中的C或Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据。 实例： 1 创建一维数组 array =
python中的np.ones_numpy常用函数normal、randn、shape、ones——持续更新中
weixin_42467627的博客
01-29 1938
1、np.random.normal(mean,stdev,size)给出均值为mean，标准差为stdev的高斯随机数(场)，当size赋值时，例如：size=100，表示返回100个高斯随机数。2、numpy.random.randn(d0, d1, ...,dn) (出自：http://www.cnblogs.com/sthinker/p/6775675.html)这个函数的作用就是从标准正...
《Python机器学习》笔记---第二章：机器学习分类算法
u013841458的博客
07-05 1015
知识点1：Python zip()函数原文demodef fit(self,X,y): self.w_ = np.zeros(1+X.shape[1]) self.errors_ = [] for _ in range(self.epoch): errors = 0 for xi,target in ...
科学计算库NumPy
qq_63470845的博客
03-07 330
目录： 01 认识NumPy数组对象 02 创建NumPy数组 03 ndarray对象的数据类型 04 数组运算 一、认识NumPy数组对象 NumPy中最重要的一个特点就是其N维数组对象， 即ndarray（别名array）对象，该对象可以执行一些科学计算。 ndarray对象中一些重要的属性 二、创建NumPy数组 第一种方式：使用array()函数，在调用该函数时传入一个列表或者元组。 # 创建一个一维数组 data1 = np.array([1, 2..
temp = np.ones(x.shape[0]+1) 代码含义
08-13
具体来说，np.ones()函数用于创建一个由1组成的数组，其参数x.shape[0]表示取数组x的第一个维度的大小，得到一个长度为x.shape[0]的一维数组。代码中的1表示数组中的元素都为1。最后将这个数组赋值给temp变量。 ##...
#计算最小二乘平面及距离(粗糙度) def CaculateAverageSquareDistance(p): num = p.shape[0] B = np.zeros((p.shape[0],3)) one = np.ones((p.shape[0],1)) B[:,0] = p[:,0] B[:,1] = p[:,1] B[:,2] = one[:,0] l = p[:,2] BTB = np.matmul(B.T,B) BTB_1 = np.linalg.pinv(BTB) temp = np.matmul(BTB_1,B.T) result = np.matmul(temp,l) V = np.matmul(B,result)-l sum = 0 for i in range (0,V.shape[0]): sum = sum+V[i]**2 return sum/V.shape[0]
05-30
6. 计算矩阵BTB_1与矩阵B的转置的乘积temp，以及temp与向量l的乘积result，分别使用numpy库中的matmul函数实现。 7. 计算矩阵B与向量result的乘积V，表示所有点到该平面的距离，使用numpy库中的matmul函数实现。 8...
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()
06-01
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...
import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)
06-11
kernel1 = np.ones((3, 3), np.uint8) close = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1) cv2.imshow("opening", close) temp = close.copy() h, w = close.shape[:2] mask = np.zeros((h+2, w+2), np....
基于最大似然原理的线性回归python实现
Lee_Yu_Rui的博客
07-10 1269
''' 基于极大似然原理的没有截距的线性回归 y=wx 属性：系数 w 功能： fit 基于X,y 求w pridict 加入X 预测相应y ''' class LinearRegressionself(): def __init__(self): self.w = None def fit(self,X,y): b = np.ones(X.shape[0]) X = np.insert(X,0,values = b,axi.
周志华《机器学习》课后习题（第三章）：线性模型
红色石头的专栏
05-09 8442
作者 |我是韩小琦链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/432708303.1 试分析在什么情况下，在以下式子中不比考虑偏置项b。答：在样本中有某一个...
Numpy中使用ones属性生成指定大小的数值全为1的二维数组
sdgfbhgfj的博客
03-28 1204
Numpy中使用ones属性生成指定大小的数值全为1的二维数组
NumPy库生成数组
最新发布
m0_61878383的博客
12-19 417
NumPy 库中用于创建数组主要函数使用介绍。
【Python/Numpy】numpy concatenate()函数
...
01-07 1092
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind") import numpy as np x=np.ones((1,2)) print(x) #输出 [[1. 1.]] y=np.zeros((1,2)) print(y) [[0. 0.]] ans1=np.concatenate((x,y),axis=1) print(ans1) [[1. 1. 0. 0.]] ans2=np.conca
numpy常用语法记录
qq_51691526的博客
03-29 454
numpy较常用语法记录
Python之numpy的shape函数
Tql_yy的博客
07-29 1671
转载自http://jingyan.baidu.com/article/a24b33cd5c90b319fe002b9e.html shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解，我们还是用各种例子来说明他的用法：
Python numpy函数：shape用法
（零零的博客）qq_27636147
03-14 4977
本文转载自：https://blog.csdn.net/qq_38669138/article/details/79084275 shape函数的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组，表示数组（矩阵）的维度，例子如下： shape的输入参数可以是一个整数（表示维度...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值