下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def __init__(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件,将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力,看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量

时间: 2023-06-24 13:06:28 浏览: 49
这段代码定义了一个名为 CasSeqGCNTrainer 的类,它包含了初始化函数 __init__(self, args) 和一个枚举数据集的函数 enumerate_unique_labels_and_targets(self)。其中,初始化函数接收一个参数 args,表示训练器的一些配置参数;setup_model() 方法用于构建模型。而枚举数据集的函数则用于加载数据集,将数据存储在 data_dict 中,并枚举所有数据中出现的特征(features)和目标(targets)。最终,该类还定义了两个实例变量:number_of_nodes 表示节点数量,feature_map 是一个字典,用于将特征映射到数字编号。
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class InfoDisScanner(object): def __init__(self, timeout=600, args=None): self.START_TIME = time.time() self.TIME_OUT = timeout self.args = args self.LINKS_LIMIT = 100 # max number of Folders to scan self.full_scan = args.full_scan self._init_rules() self.url_queue = Queue() # all urls to scan self.urls_processed = set() # processed urls self.urls_enqueued = set() # entered queue urls self.lock = threading.Lock()

这是一个名为InfoDisScanner的类,它是一个信息扫描器。它有一个初始化方法`__init__`,接受两个参数:timeout(超时时间,默认为600秒)和args(其他参数)。在初始化方法中,它设置了一些属性,包括START_TIME(开始时间,使用time.time()获取当前时间)、TIME_OUT(超时时间)、args、LINKS_LIMIT(最大扫描文件夹数)、full_scan(是否进行完整扫描的标志)等。 它还有一个`_init_rules`方法,用于初始化规则。 该类还有一些属性,包括url_queue(用于存储待扫描的URL)、urls_processed(已处理的URL集合)、urls_enqueued(已添加到队列中的URL集合)和lock(线程锁)。

class MyClass: def __new__(cls, *args, **kwargs): instance = super.__new__(cls) return instance def __init__(self, *args, **kwargs): pass这串数据有什么问题?

这段代码在 MyClass 类的 `__new__` 方法中使用了 `super`,但是没有指定调用 `super` 的具体父类。因此,这会导致 `super` 调用的是 `object` 类的 `__new__` 方法,而不是 MyClass 的父类的 `__new__` 方法。 为了解决这个问题,应该将 `super` 调用中的 `cls` 参数改为 `MyClass`,以明确调用 MyClass 的父类的 `__new__` 方法。此外,`__new__` 方法应该返回实例对象,而不是 `super.__new__(cls)`,应该是 `super().__new__(cls)`。 因此,正确的代码应该是: ``` class MyClass: def __new__(cls, *args, **kwargs): instance = super(MyClass, cls).__new__(cls) return instance def __init__(self, *args, **kwargs): pass ``` 这样,MyClass 的 `__new__` 方法就会正确地调用其父类的 `__new__` 方法,并返回实例对象。

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这是一个Python类,用于将PIL.Image对象转换为Numpy数组,并且可以选择是否转置数组的维度。它可以作为数据处理管道中的一个步骤,例如在图像分类或物体检测任务中。下面是一个简单的示例代码,演示如何将图像文件转换为Numpy数组,并应用Image2Array类: python from PIL import Image import numpy as np class Image2Array(object): """ transfer PIL.Image to Numpy array and transpose dimensions from 'dhwc' to 'dchw'. Args: transpose: whether to transpose or not, default True, False for slowfast. """ def __init__(self, transpose=True): self.transpose = transpose def __call__(self, results): """ Performs Image to NumpyArray operations. Args: imgs: List where each item is a PIL.Image. For example, [PIL.Image0, PIL.Image1, PIL.Image2, ...] return: np_imgs: Numpy array. """ imgs = results['imgs'] np_imgs = (np.stack(imgs)).astype('float32') if self.transpose: np_imgs = np_imgs.transpose(0, 3, 1, 2) # tchw results['imgs'] = np_imgs return results # 读取图像文件 img = Image.open("image.jpg") # 应用Image2Array类将图像转换为Numpy数组 image2array = Image2Array() np_img = image2array({'imgs': [img]})['imgs'][0] # 输出数组形状 print(np_img.shape) 在上面的代码中,我们首先使用PIL库打开一个图像文件,然后使用Image2Array类将其转换为Numpy数组。最后,我们输出数组的形状。注意,我们将图像文件转换为单个PIL.Image对象,并将其放入一个列表中,因为Image2Array类预期的输入是一个图像列表。

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这个错误可能是因为你的 self.panel_left 不是一个可滚动的 widget,因此没有 yview 属性。你可以尝试将 self.panel_left 改成一个可滚动的 widget,比如将它改成 tk.Canvas(),然后再添加一个 tk.Frame() 作为它的子 widget,就可以让它具有滚动条了。例如: class ExcelApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("Excel App") screen_width = master.winfo_screenwidth() screen_height = master.winfo_screenheight() master.geometry("%dx%d" % (screen_width, screen_height)) master.state('zoomed') # 创建左侧面板,使用 Canvas 和 Frame 实现滚动条 self.panel_left = tk.Canvas(master, width=150, bg='lightcyan') self.panel_left.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) scroll = tk.Scrollbar(master, command=self.panel_left.yview) scroll.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) self.panel_left.config(yscrollcommand=scroll.set) self.panel_left_frame = tk.Frame(self.panel_left) self.panel_left.create_window((0, 0), window=self.panel_left_frame, anchor='nw') # 设置滚动条长度 def scroll_update(*args): self.panel_left.configure(scrollregion=self.panel_left.bbox("all")) self.panel_left_frame.bind("<Configure>", scroll_update) scroll_update() # 其他代码不变 这里我们使用了 tk.Canvas() 来创建一个可滚动的 widget,并使用 tk.Frame() 作为它的子 widget,来放置工作表按钮。同时,我们在 self.panel_left_frame 上绑定了一个 "<Configure>" 事件,以便在子 widget 大小发生变化时更新滚动条长度。

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