# 绘制自定义排序的摘要图 print("\n--- 自定义排序的SHAP摘要图 ---") shap.summary_plot( shap_values_ordered_for_plot, X_ordered_for_plot, plot_type="bar", feature_names=custom_feature_order, # 注意这里传入的是自定义顺序的特征名称 sort=False # 禁用自动排序 ) plt.title("Custom Ordered SHAP Summary Plot") plt.show()4. 完整示例代码 将上述所有步骤整合到一个可运行的脚本中：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import shap import pandas as pd from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 示例数据 X = np.array([[(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)], [(4,5,6,4,4),(5,6,4,3,2),(5,5,6,1,3),(3,3,3,2,2),(2,3,3,2,1)], [(7,8,9,4,7),(7,7,6,7,8),(5,8,7,8,8),(6,7,6,7,8),(5,7,6,6,6)], [(7,8,9,8,6),(6,6,7,8,6),(8,7,8,8,8),(8,6,7,8,7),(8,6,7,8,8)], [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)], [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)], [(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)]]) y = np.array([0, 1, 2, 2, 1, 1, 0]) # 构建并训练一个简单的CNN模型 model = keras.Sequential([ layers.Conv1D(128, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(5,5)), layers.MaxPooling1D(pool_size=2), layers.LSTM(128, return_sequences=True), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dense(3, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X, y, epochs=10, verbose=0) # 解释器和SHAP值计算 explainer = shap.GradientExplainer(model, X) shap_values = explainer.shap_values(X) # 原始问题中指定了用于绘图的数据切片 cls = 0 idx = 0 X_for_plot = X[:, idx, :] shap_values_for_plot = shap_values[cls][:, idx, :] # 定义原始特征名称 original_feature_names = ["Feature1", "Feature2", "Feature3", "Feature4", "Feature5"] # --- 默认排序的SHAP摘要图（用于对比）--- print("--- 默认排序的SHAP摘要图 ---") shap.summary_plot(shap_values_for_plot, X_for_plot, plot_type="bar", feature_names=original_feature_names) plt.title("Default SHAP Summary Plot (Sorted by Importance)") plt.show() # --- 自定义特征排序 --- # 1. 定义你期望的特征顺序 custom_feature_order = ["Feature3", "Feature5", "Feature1", "Feature4", "Feature2"] # 确保自定义顺序中的所有特征名称都存在于原始特征名称中 if not all(f in original_feature_names for f in custom_feature_order): raise ValueError("自定义特征顺序中包含不在原始特征列表中的名称！
4. 注意事项 抽象类可以包含普通成员函数、构造函数和成员变量。
在使用C++编译器（如GCC或Clang）时，-O2和-O3是两个常用的优化级别。
混用时Go自动处理调用转换，但为保持一致性，若任一方法使用指针接收者，建议统一使用指针接收者，提升代码可维护性。
在C#中实现数据库连接字符串轮换和多服务器切换，主要是为了提升系统的可用性和负载均衡能力。
此方法适用于用户确实需要编辑该字段的场景。
必须通过 shared_ptr 创建对象：如果对象是栈上分配或通过普通指针创建，调用 shared_from_this() 同样会失败。
在C++中，std::function 和 std::bind 是两个非常实用的工具，它们定义在 <functional> 头文件中，常用于实现回调机制、延迟调用、函数对象封装等。
在这里，它会匹配所有文本内容中包含“Online Video Consultation”的listing-locations元素。
在Golang中实现静态文件缓存，核心是利用HTTP响应头控制浏览器缓存行为，并结合文件指纹或版本化URL提升缓存效率。
", } err := PageTemplates.ExecuteTemplate(w, templateName+".html", args) 模板命名： 确保{{define "header"}}中的header与{{template "header" .}}中的header名称一致，以正确匹配和调用模板。
示例代码：<?php // 1. 设置默认时区，确保时间准确性 // 请根据您的实际需求调整时区，例如 'Asia/Shanghai' 或 'America/New_York' date_default_timezone_set('America/Denver'); // 2. 获取当前小时数 (G: 24小时制，无前导零) 和星期几 (w: 0=周日, 1=周一) $h = date('G'); $d = date('w'); // 3. 初始化默认图片路径，以防所有条件都不匹配 $img = "img/hosts/off_air.jpg"; // 4. 根据小时数进行条件判断，动态生成图片路径 // 注意：这里的图片路径使用了变量 $d，以便根据星期几加载不同的图片 if ($h >= 12 && $h < 14) { $img = "img/hosts/test{$d}_12to14.jpg"; } else if ($h >= 14 && $h < 16) { $img = "img/hosts/test{$d}_14to16.jpg"; } else if ($h >= 16 && $h < 18) { $img = "img/hosts/test{$d}_16to18.jpg"; } else if ($h >= 18 && $h < 20) { $img = "img/hosts/test{$d}_18to20.jpg"; } else if ($h >= 20 && $h < 22) { $img = "img/hosts/test{$d}_20to22.jpg"; } else if ($h >= 22 && $h < 24) { // 22:00 到 23:59 $img = "img/hosts/test{$d}_22to24.jpg"; } else if ($h < 12) { // 00:00 到 11:59 $img = 'img/hosts/test{$d}_morning.jpg'; } // 5. 将生成的图片路径输出为HTML的<img>标签 echo "<img src=\"$img\" alt=\"节目图片\" />"; ?>代码解析： 时区设置： date_default_timezone_set('America/Denver'); 是非常重要的一步，它确保了date()函数返回的时间是基于指定时区的，避免了手动偏移小时数可能带来的混淆和错误。
通过利用 torch.unique 函数获取唯一行及其逆向索引，并结合二维张量和 torch.argmin 函数，避免了显式循环，从而提升了代码效率。
标准化： 虽然XML本身是标准化的，但是不同的图书馆系统可能会使用不同的XML格式和标准。
输出结果: 打印替换后的字符串 new_string。
默认使用 std::memory_order_seq_cst（顺序一致性），最安全但可能影响性能。
这就像给每个项目一个独立的“沙盒”，非常干净。
然后配置环境变量： GOROOT：指向Go的安装目录，如/usr/local/go PATH：添加$GOROOT/bin到系统PATH中 GO111MODULE：设为on以启用模块模式（Go 1.13+默认开启） 验证安装是否成功，运行go version和go env查看版本和环境配置。
在C++中，函数对象（也称为仿函数，英文是 functor）是指可以像函数一样被调用的对象。
在选择基础镜像时，需要在镜像大小和依赖完整性之间做出权衡，选择最适合项目需求的方案。

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