將數組操作包裝成 function

Question

我的網絡的輸入X的形狀為(10, 1, 5, 4) 。 我有興趣為每個 class 繪制輸入特征（四個）的分布。 因此，例如：

X = np.random.randn(10, 1, 5, 4)
a = np.zeros(5, dtype=int)
b = np.ones(5, dtype=int)
y = np.hstack((a,b))

print(X.shape)
print(y.shape)
(10, 1, 5, 4)
(10,)

然后我將輸入X分成各自的類，例如：

class0, class1 =[],[]
for i in range(len(y)):
  if y[i]==0:
    class0.append(X[i])
  else:
    class1.append(X[i])


class0 = np.array(class0)
class1 = np.array(class1)

考慮到 class0，我可以提前class0以這種方式將四個特征按每列（ col1, col2,col3,col4 ）排列的方式對其進行操作。

def transformer(myclass):
  #reshape  the class
  k = myclass.transpose((0,1,3,2))
  #access individual feature
  s = k[0][:,0].reshape(-1,1)
  a = k[0][:,1].reshape(-1,1)
  j = k[0][:, 2].reshape(-1,1)
  b = k[0][:, 3].reshape(-1,1)
  rslt = [s,a,j,b]
  return rslt

那么plot的特點：

sns.boxplot(data=transformer(class0))

這是我工作流程的總體思路。 請注意，function transformer是硬編碼的，以僅訪問它作為輸入的 class 的第一個觀測值（元素）。

問題：如何修改我的 function 以訪問 class 的所有觀察結果，而不是每個示例，以進行概括。 這樣col1是 class 中的所有特征，在每個示例的第一列中。

請寫以下內容：

def mytransformer(myclass):
  #first, transpose class
  k = myclass.transpose((0,1,3,2))
  #speed
  for i in range(k):
    s = k[i][:,0].reshape(-1,1)
  return s

這給出了錯誤：

mytransformer(class0)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-5451e55f03d9> in <module>()
----> 1 mytransformer(class0)

<ipython-input-14-d1a2c8098caf> in mytransformer(myclass)
      3   myclass = myclass.transpose((0,1,3,2))
      4   #speed
----> 5   for i in range(myclass):
      6     s = k[i][:,0].reshape(-1,1)
      7   return s

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

2. 有沒有辦法向箱線圖添加圖例，以便我可以為每個功能命名？

Answer 1

對於您的問題 1，您正在使用帶有 NumPy 數組的 for 循環范圍，而該數組應具有 integer 的參數。

也許是，

for i in range(len(k)):