Question

我拼命尝试从小部件python脚本创建一个基本的橙色画布脚本，但是找不到有效的示例：

我想做的是： 1）我想基于scipy.interpolate.interpn（或其他interp，这是一个例子）创建一个学习器 2）训练数据集来自橙色表（已定义目标） 3）输出结果与现有学习者相同，例如knn

我试图从像knn这样的现有小部件中激发灵感，但是当我复制脚本中的代码时，没有任何追加。

关于如何进行的任何想法？

这是我在脚本中输入的代码：

from Orange.data import Domain, Table
from scipy.interpolate import interp1d
import numpy as np

# 1 data generation
train_data = in_datas[0].copy()
data2predict_data = in_datas[1].copy()

print('step_1')

xtrain = train_data[:,0]
xtrain = np.reshape(xtrain,len(xtrain))

xtrain = np.array(xtrain)
xtrain = xtrain.T

ytrain = np.array(train_data[:,1])
ytrain = np.reshape(ytrain,len(ytrain))

# 2 learning
f = interp1d(xtrain, ytrain)
print('step_2')

# 3 predicting
xnew = data2predict_data[:,0]
xnew = np.reshape(xnew,len(xnew))  
xnew = np.array(xnew)
xnew = xnew.T

ynew = f(xnew)
print('step_3')

out_data = Table(np.reshape(ynew,[len(ynew),1]))

正如您在我的代码中所见，在此过程中，我使用2个数据集作为输入。我想做的是有一个学习阶段。而且，如果需要，我可以在其上插入新的数据集以进行预测。该怎么做？

能够自动检测目标...

橙色画布/ Python脚本/ Interpn

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