数组名下划线含义
Array name underscore meaning
我对下面的示例代码有疑问。我确信传递给 gp.predict
行的值是来自 X
数组的值。但是,为什么它被用作X_
?有人可以解释一下 X_
或数组 name_
在 python 中的含义吗?
rng = np.random.RandomState(4)
X = rng.uniform(0, 5, 10)[:, np.newaxis]
y = np.sin((X[:, 0] - 2.5) ** 2)
gp.fit(X, y)
# Plot posterior
plt.subplot(2, 1, 2)
X_ = np.linspace(0, 5, 100)
y_mean, y_std = gp.predict(X_[:, np.newaxis], return_std=True)
plt.plot(X_, y_mean, 'k', lw=3, zorder=9)
plt.fill_between(X_, y_mean - y_std, y_mean + y_std,
alpha=0.2, color='k')
这不是 "proper" 尾部下划线的使用。这里好像只是一个任意变量。
According to the Python style guide:
single_trailing_underscore_: used by convention to avoid conflicts with Python keyword, e.g.
您经常会看到尾部下划线用于标记某些内容 list_
或 class_
等
我对下面的示例代码有疑问。我确信传递给 gp.predict
行的值是来自 X
数组的值。但是,为什么它被用作X_
?有人可以解释一下 X_
或数组 name_
在 python 中的含义吗?
rng = np.random.RandomState(4)
X = rng.uniform(0, 5, 10)[:, np.newaxis]
y = np.sin((X[:, 0] - 2.5) ** 2)
gp.fit(X, y)
# Plot posterior
plt.subplot(2, 1, 2)
X_ = np.linspace(0, 5, 100)
y_mean, y_std = gp.predict(X_[:, np.newaxis], return_std=True)
plt.plot(X_, y_mean, 'k', lw=3, zorder=9)
plt.fill_between(X_, y_mean - y_std, y_mean + y_std,
alpha=0.2, color='k')
这不是 "proper" 尾部下划线的使用。这里好像只是一个任意变量。
According to the Python style guide:
single_trailing_underscore_: used by convention to avoid conflicts with Python keyword, e.g.
您经常会看到尾部下划线用于标记某些内容 list_
或 class_
等