K = np.array 这是什么意思

时间: 2024-05-10 20:18:37 浏览: 16
这是在Python中使用NumPy库创建一个多维数组的语法。np.array()函数将Python列表或元组转换为NumPy数组。例如,以下代码将创建一个一维数组: ``` import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a) ``` 输出结果为: ``` [1 2 3 4] ``` 同样,可以通过传递一个嵌套列表来创建一个二维数组: ``` b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(b) ``` 输出结果为: ``` [[1 2] [3 4]] ```
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import sympy from sympy import diff from sympy import hessian import numpy as np import pandas as pd def f(x1,x2): return 2*x1**2+x2**2 def f1(x1,x2): x=diff(f(x1,x2),x1) return x def f2(x1,x2): y=diff(f(x1,x2),x2) return y def niudun(x1,x2,e): x3=np.array([x1,x2]) x1,x2=sympy.symbols('x1 x2') k=1 grad=np.array([f1(x1,x2),f2(x1,x2)]) heisai=hessian(f(x1,x2),(x1,x2)) heisai=np.array(heisai,dtype='float') niheisai=np.linalg.inv(heisai) d=-1*np.dot(niheisai,grad) fan=np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)),ord=2) while abs(fan)>e: x4=np.array(x3)+np.array(d) k+=1 x3=x4 x1=x3[0] x2=x3[1] grad=np.array([f1(x1,x2),f2(x1,x2)]) heisai=hessian(f(x1,x2),(x1,x2)) heisai=np.array(heisai,dtype='float') niheisai=np.linalg.inv(heisai) d=-1*np.dot(np.array(niheisai),grad) d=pd.DataFrame(d,dtype=np.float16) fan=np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)),ord=2) return ("运行次数为:"+k+','+"极值点为:"+x4) x1,x2 = map(float,input("请输入初点:").split(' ')) e= eval(input("请输入精度:")) print(niudun(x1,x2,e))

这段代码实现了牛顿法求解二元函数的最优解,其中 `f` 是目标函数,`f1` 和 `f2` 分别是目标函数关于 $x_1$ 和 $x_2$ 的偏导数,`niudun` 函数使用牛顿法求解最优解。 具体来说,`niudun` 函数的输入参数包括初值点 `(x1, x2)` 和精度 `e`,输出结果包括运行次数和极值点。函数中定义了符号变量 `x1` 和 `x2`,计算梯度向量和 Hessian 矩阵时使用这两个符号变量,而不是具体的数值,这样可以方便地求出梯度向量和 Hessian 矩阵。函数中使用了 `sympy` 库中的 `diff` 函数和 `hessian` 函数来计算目标函数的偏导数和 Hessian 矩阵。 在函数中使用了循环来迭代求解最优解。每次迭代的步骤包括计算梯度向量和 Hessian 矩阵,求解 Hessian 矩阵的逆矩阵,计算下降方向,计算下降方向的模长,更新当前点的位置。循环的终止条件是下降方向的模长小于精度 `e`。 这段代码中有一处错误,即在返回结果时,将运行次数 `k` 直接转换为字符串类型会报错,需要使用 `str(k)` 将其转换为字符串类型。同时,还需要在 `print` 函数中加上括号。另外,最后的返回结果中应该是字符串类型,因此需要将数字和字符串拼接起来。修改后的代码如下: ```python import sympy from sympy import diff, hessian import numpy as np import pandas as pd def f(x1, x2): return 2 * x1**2 + x2**2 def f1(x1, x2): x = diff(f(x1, x2), x1) return x def f2(x1, x2): y = diff(f(x1, x2), x2) return y def niudun(x1, x2, e): x3 = np.array([x1, x2]) x1, x2 = sympy.symbols('x1 x2') k = 1 grad = np.array([f1(x1, x2), f2(x1, x2)]) heisai = hessian(f(x1, x2), (x1, x2)) heisai = np.array(heisai, dtype='float') niheisai = np.linalg.inv(heisai) d = -1 * np.dot(niheisai, grad) fan = np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)), ord=2) while abs(fan) > e: x4 = np.array(x3) + np.array(d) k += 1 x3 = x4 x1 = x3[0] x2 = x3[1] grad = np.array([f1(x1, x2), f2(x1, x2)]) heisai = hessian(f(x1, x2), (x1, x2)) heisai = np.array(heisai, dtype='float') niheisai = np.linalg.inv(heisai) d = -1 * np.dot(np.array(niheisai), grad) d = pd.DataFrame(d, dtype=np.float16) fan = np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)), ord=2) return "运行次数为:" + str(k) + ',' + "极值点为:" + str(x4) x1, x2 = map(float, input("请输入初点:").split(' ')) e = eval(input("请输入精度:")) print(niudun(x1, x2, e)) ```

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) with open('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt','r') as f: lines = f.readlines() dimiandian = [line.strip().split() for line in lines] doc_dimiandian = np.array([[float(x),float(y),float(z)]for x,y,z in dimiandian]) camera_point =extrinsic.dot(doc_dimiandian) pixel_point =P.dot(camera_point) u = pixel_point[0] / pixel_point[2] v = pixel_point[1] / pixel_point[2] print(u,v)这段代码如何优化可以将地面点坐标算出所对应的像素行列号

这段代码的性能瓶颈在于循环读取文件和计算矩阵乘积。可以优化的地方包括: 1. 将读取文件操作放在程序外部,避免每次运行程序都要重新读取文件。 2. 将矩阵乘积的计算分解成多个小的矩阵乘积,使用NumPy中的函数进行计算。 下面是优化后的代码: ```python import numpy as np # 读取地面点坐标 dimiandian = np.loadtxt('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt') # 内参矩阵K K = np.array([[97981909.8521, 0, 914.5], [0, 97956658.9519, 64.5], [0, 0, 1]]) # 外参矩阵R和T 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 RT = np.hstack((R, T.reshape(-1, 1))) P = K.dot(RT) # 计算像素坐标 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) ``` 优化后的代码使用NumPy的`loadtxt`函数一次性读取地面点坐标文件,并使用数组的广播功能进行矩阵乘积计算,避免了循环读取文件和矩阵乘积的操作,提高了代码的性能。

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优化:import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

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