np.swapaxes(data_crop[:500, :, 10:400], 0, -1)
时间: 2024-01-15 17:04:10 浏览: 26
这行代码的作用是:对data_crop[:500, :, 10:400]这个三维数组进行维度交换操作。具体来说,它将数组的第一个维度(即原来的行)和最后一个维度(即原来的深度)进行交换,得到一个新的数组。这个新数组的形状是(400, :, 500),其中第一个维度是原来的深度,第二个维度是原来的列数,第三个维度是原来的行数。这个操作的目的是为了方便后续的数据处理。
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dx1 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[:500, :, 10:400], 0, -1), axis_num=-1)) dx2 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[500:, :, 10:400], 0, -1), axis_num=-1)) dy1 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[:, :500, 10:400], 0, -1), axis_num=1)) dy2 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[:, 500:, 10:400], 0, -1), axis_num=1)) dx = int((dx1 + dx2) / 2) dy = int((dy1 + dy2) / 2) 翻译
这段代码的作用是:从一个三维的数组中裁剪出一部分数据,并对其进行一些处理,最后找到数据的中心点坐标并返回。具体来说,代码将原始数据按照指定的切片范围进行裁剪,然后通过np.swapaxes函数交换数组的维度,以便进行后续的处理。接着,代码调用map_data函数对数据进行映射处理,并分别对x和y方向的数据求出中心点坐标。最后,代码计算出数据的中心坐标并将其转换为整数型。
(map_data(np.swapaxes(data_crop[:500, :, 10:400], 0, -1), axis_num=-1) 翻译
这段代码使用了 NumPy 库中的 swapaxes 函数,将 data_crop 数组的前 500 行、10 列到 400 列之间的数据切片取出来,并将其在第三个维度上进行了坐标轴的交换。具体来说,原本 data_crop 数组的形状为 (500, n, m),其中 n 和 m 分别表示数据的行数和列数,而经过 swapaxes 函数的处理之后,数组的形状变为了 (m, n, 500)。最后,这个交换后的数组作为参数传递给了一个名为 map_data 的函数,并在第三个维度上进行了操作。这里的 axis_num 参数表示要对第几个维度进行操作,这里传递的值为 -1,即表示对最后一个维度进行操作。