我正在使用neupy通过以下代码获取一组神经元:
All = pd.read_csv("inputfile.csv")
df = pd.DataFrame(All)
coords = df.as_matrix(columns=['lat', 'lng'])
sofmnet = algorithms.SOFM(n_inputs=2,
n_outputs=4,
step=0.5,
show_epoch=1,
shuffle_data=True,
verbose=True,
learning_radius=1,
features_grid=(4, 1),)
sofmnet.train(coords,epochs=20)
neuronlocations = sofmnet.weight.T
1-如何读取/获取与每个神经元相关的点集?
2-inputfile.csv具有date,lat,lng字段。我想计算每天每个神经元的点数。如何进行?谢谢
最佳答案
您可以使用predict
方法来查找最接近的神经元的编码。这是官方文档中的示例。
>>> import numpy as np
>>> from neupy import algorithms, environment
>>>
>>> environment.reproducible()
>>>
>>> data = np.array([
... [0.1961, 0.9806],
... [-0.1961, 0.9806],
... [-0.5812, -0.8137],
... [-0.8137, -0.5812],
... ])
>>>
>>> sofm = algorithms.SOFM(
... n_inputs=2,
... n_outputs=2,
... step=0.1,
... learning_radius=0
... )
>>> sofm.train(data, epochs=100)
>>> sofm.predict(data)
array([[0, 1],
[0, 1],
[1, 0],
[1, 0]])
预测返回一键编码的神经元标识符。您可以通过将argmax应用于输出来获取神经元的索引
>>> prediction = sofm.predict(data)
>>> neuron_index = prediction.argmax(axis=1)
您也可以使用此信息来解决第二个问题。
>>> df['neuron_index'] = neuron_index
>>> df.groupby(['date', 'neuron_index']).count()
lat lng
date neuron_index
2018-05-06 0 1 1
2018-05-07 0 1 1
1 2 2
关于python - 如何使用Neupy获取神经元表示的点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/53166166/