解释：np.set_printoptions(precision=4) pd.set_option('display.max_rows', 20) pd.set_option('expand_frame_repr', False) pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format

时间: 2023-06-06 21:05:39 浏览: 366
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这是在Python的Numpy和Pandas库中设置输出格式的语句。np.set_printoptions(precision=4) 设置输出浮点数的精度为小数点后4位，pd.set_option('display.max_rows', 20) 设置Pandas数据框（Dataframe）中最多显示20行，pd.set_option('expand_frame_repr', False) 设置不自动调整显示数据框的列宽，pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format 设置数据框中浮点数的输出格式为保留两位小数点，并加上千分位分隔符。
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np.set_printoptions(precision=4) print(np.array([1.3434234234234])) # 输出：[1.3434] 2. **threshold**：当数组元素数量过多时，此参数可以设置显示的最大元素数量，超出部分将用省略号表示。默认情况...
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0402-极智开发-解读python np.set-printoptions()用法总结

0402_极智开发_解读python np.set_printoptions()用法总结

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(rvecs) print("平移向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(tvecs)这段代码如何将旋转向量和平移向量改为旋转矩阵和平移矩阵

np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 将旋转向量转换为旋转矩阵 R, _ = cv2.Rodrigues...

如何打印一个数组中的所有数值 (提示: np.set_printoptions)

np.set_printoptions(precision=3) # 再次打印数组，会按照设定的格式显示 print(array) # 如果需要恢复默认的打印选项，可以调用reset_printoptions方法 np.set_printoptions(reset=True) 这段代码首先导入...

np.set_printoptions(suppress=True, precision=4)

np.set_printoptions函数用于设置NumPy数组的打印选项。 suppress=True：表示禁用科学计数法，比如将1.23e+05转换为123000。 precision=4：表示保留4位小数。 所以np.set_printoptions(suppress=True, precision=...

np.set_printoptions(threshold=np.inf)

np.set_printoptions(threshold=np.inf) 用于设置 NumPy 数组的打印阈值，当数组元素数量大于该阈值时，数组将被截断。将 threshold 设置为 np.inf 可以禁用截断，从而打印完整的数组。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为：\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释

下面是代码的解释： 1. 导入所需的库 python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance ...

np.set_printoptions(threshold=np.inf) device = "cpu" os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"啥意思

这段代码的作用是设置numpy打印数组时不限制打印的元素数量（即打印整个数组），通常默认情况下，当数组元素数量超过一定值时，numpy会省略中间部分元素，只打印前几个和后几个元素。 第二行代码将设备类型设置为...

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) #返回值为混淆矩阵矩阵 np.set_printoptions(precision=2) #控制numpy精度精度为小数点后两位 cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

np.set_printoptions()函数用于设置numpy输出的精度，precision=2表示输出的小数点后保留两位。cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]用于将混淆矩阵进行归一化处理，使得每一行的和...
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import open3d as o3d import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) data = np.load('D:/Informer2020-main/results/informer_ETTh1_ftMS_sl192_ll96_pl48_dm512_nh8_el2_dl1_df2048_atprob_fc5_ebtimeF_dtTrue_mxTrue_test_0/pred.npy') b = np.array([1 , 1, 1]) np.savetxt('./scene.txt', data[:,:3]/b) pcd =o3d.io.read_point_cloud('./scene.txt', format='xyz') print(pcd)

其中，np.load()函数读取.npy文件并返回一个numpy数组。然后使用numpy的savetxt()函数将该数组的前三列 / 1 1 1 归一化并保存到文件scene.txt中。最后，使用Open3D库的read_point_cloud()函数从scene.txt文件中读取...

chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) #检测棋盘格角点 if ret == True: #如果检测到角点，绘制角点并进行标定 cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) #chessboard_size表示棋盘格的行列数，objp表示棋盘格内部点的坐标， # img表示棋盘格图像，gray表示灰度图像，ret表示是否检测到角点， # corners表示检测到的角点坐标， # mtx和dist表示相机的内部参数和畸变系数，rvecs和tvecs表示相机的外部参数。 # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 将旋转向量转换为旋转矩阵 R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs[0])这段代码是什么意思

具体解释如下： - 首先定义了棋盘格的行列数、内部点的坐标，以及读取棋盘格图像并转化为灰度图像。 - 然后使用OpenCV函数cv2.findChessboardCorners()检测出棋盘格的角点坐标，如果检测到角点，就绘制角点并进行...

解释一下这段代码import pdb import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dense,Dropout,Flatten,GlobalAveragePooling2D np.set_printoptions(threshold=np.inf) class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

这段代码实现了一个ResNet18的模型。ResNet是深度学习中非常著名的神经网络模型之一，它的主要贡献在于解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得神经网络可以更深更复杂。ResNet18是ResNet的一个较小规模的版本，...

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import numpy as np dimiandian = np.loadtxt('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt') #内参矩阵 K 和畸变系数 D #内参矩阵K包含了相机的焦距、光心等参数、畸变系数D描述了相机镜头的畸变情况 K = np.array([[97981909.8521,0,914.5],[0,97956658.9519,64.5],[0,0,1]]) D = np.array([0,0,-0,-0,0]) #外参矩阵R和T R是旋转矩阵 R = np.array([[1,-0,0],[-0,1,0],[-0,-0,1]]) T = np.array([-4.3939,-2.891,589187.672]) extrinsic = np.hstack((R, T.reshape(3, 1))) # 投影矩阵 P P = K.dot(np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))) np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(P) doc_dimiandian = np.hstack((dimiandian, np.ones((dimiandian.shape[0], 1)))) camera_point =extrinsic.dot(doc_dimiandian.T) pixel_point =P.dot(camera_point) uv = pixel_point[:2, :] / pixel_point[2, :] print(uv.T)这段代码做了什么工作

4. 计算投影矩阵P，将点云坐标从相机坐标系映射到像素坐标系。 5. 将点云坐标转换成齐次坐标，再将其乘以外参矩阵extrinsic，得到相机坐标系下的坐标。 6. 将相机坐标系下的坐标乘以投影矩阵P，得到像素坐标系下的...
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