在機器學習實戰(zhàn)一書的第五章中出現(xiàn)了getA()這個函數(shù)

logRegres.plotBestFit(weight.getA())

當輸入下下代碼時

logRegres.plotBestFit(weight)

會出現(xiàn)錯誤，原因在于下面這一段代碼中l(wèi)en(x) = 60, 而len(y) = 1

 x = arange(-3.0, 3.0, 0.1)
 y = (-weights[0] - weights[1]*x)/weights[2]
 ax.plot(x, y)

接下來我們看一下分析getA()這個函數(shù)的作用。首先看以下代碼

temp = ones((3, 1))         #創(chuàng)建數(shù)組
weights = mat(w)            #轉換為numpy矩陣
s = weights.getA()          #將numpy矩陣轉換為數(shù)組
x = arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y1 = (-weights[0] - weights[1]*x)/weights[2]
y2 = (s[0] - s[1] *x)/s[2]

輸出結果

>>>len(x)
60
>>>len(y1)
1
>>>len(y2)
60

可以看到y(tǒng)1和x的維數(shù)不一樣，所以ax.plot(x, y)會出錯

再看看結果

>>>temp = ones((3, 1))          #創(chuàng)建數(shù)組
>>>temp
array([[ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.]])
>>>weights = mat(w)         #轉換為numpy矩陣
>>>weights
matrix([[ 1.],
        [ 1.],
        [ 1.]])
>>>s = weights.getA()           #將numpy矩陣轉換為數(shù)組
>>>s
array([[ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.]])

從上述結果中可以看書getA()函數(shù)與mat()函數(shù)的功能相反，是將一個numpy矩陣轉換為數(shù)組

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python机器学习实战 getA()函数详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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