import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def voc_to_em(voc_size, voc_id, voc_pos, voc_dim, scale_num, scale_time_num, max_len):
voc_size += 1
# src_voc = 200
scale_num = max([voc_size // voc_dim, scale_num])
voc = voc_size * scale_num + scale_num
y = scale_time_num * np.sin(np.linspace(0.002, np.pi / 2, max_len)) # 对应 序列 位置
y0 = y[voc_pos] + 1
voc_id = (voc_id + 1) * scale_num
t1 = voc - voc_id
x0 = np.linspace(0.002, np.pi / 2, voc_id)
x1 = np.linspace(np.pi / 2, np.pi - 0.002, t1)
out = (y0 * np.sin(x0)).tolist() + (y0 * np.sin(x1)).tolist()
voc_dim_data = []
for i in range(0, len(out), len(out) // voc_dim):
j = i + len(out) // voc_dim
voc_dim_data.append(np.mean(out[i:j]))
return voc_dim_data
if __name__ == '__main__':
# for _ in range(100):
# 输入voc_size voc_id voc_pos voc_dim 输出 voc_dim 向量
res_list = []
for i in range(2800,3000):
res = voc_to_em(3000,i, i, 80, 100, 100, 3000)
# plt.plot(res)
res_list.append(res)
plt.show()
plt.plot(np.mean(np.array(res_list), 0))
plt.show()
# print(np.argmax(np.sum(np.array(res_list), 0)))
该代码是一个Python脚本,主要用于生成和可视化一组特定的数据向量。以下是代码的详细解析:
- 导入必要的库:
numpy
:用于数值计算。matplotlib.pyplot
:用于数据可视化。
- 定义函数
voc_to_em
:- 该函数用于生成一个基于输入参数的向量。
参数说明: voc_size
:词汇表的大小。voc_id
:词汇表中特定词汇的ID。voc_pos
:词汇在序列中的位置。voc_dim
:输出向量的维度。scale_num
:用于调整词汇表大小的系数。scale_time_num
:用于调整时间序列的系数。max_len
:时间序列的最大长度。
函数内部操作:voc_size
加 1。- 计算新的
voc
值,它是原词汇表大小乘以scale_num
再加上scale_num
。 - 生成一个时间序列
y
,它是通过正弦函数得到的。 - 计算
y0
,它是时间序列y
在voc_pos
位置的值加 1。 - 计算
voc_id
的新值,它是原voc_id
加 1 后乘以scale_num
。 - 生成两个时间序列
x0
和x1
,分别对应不同的区间。 - 合并
x0
和x1
的正弦值,得到out
列表。 - 将
out
列表平均分为voc_dim
份,计算每份的平均值,得到voc_dim_data
。
- 该函数用于生成一个基于输入参数的向量。
- 主程序:
- 在主程序中,通过循环调用
voc_to_em
函数,生成多个向量,并将它们存储在res_list
中。 - 循环的次数是从 2800 到 3000。
- 使用
matplotlib.pyplot
绘制每个向量的图形(这部分被注释掉了)。 - 绘制
res_list
中所有向量的平均值。 - 显示图形。
- 最后,计算所有向量平均值中最大值的索引(这部分也被注释掉了)。
总体来说,这段代码的目的是生成一组基于特定参数的向量,并通过可视化手段展示这些向量的平均值。代码中的某些部分被注释掉了,可能是因为作者在调试或实验时暂时不需要这些功能。
- 在主程序中,通过循环调用