python编程统计两个数组连续3次及以上大于阈值的位置,若两个数组连续大于阈值的位置重合,记为n,否则为k
时间: 2024-03-10 15:51:11 浏览: 20
可以使用Python中的循环和条件语句实现统计两个数组连续3次及以上大于阈值的位置,并判断它们是否重合。以下是一个简单的实现:
```python
def count_positions(arr1, arr2, threshold):
n = 0 # 记录两个数组连续大于阈值的位置重合的次数
k = 0 # 记录两个数组连续大于阈值的位置不重合的次数
for i in range(len(arr1)-2):
if arr1[i] > threshold and arr1[i+1] > threshold and arr1[i+2] > threshold:
if arr2[i] > threshold and arr2[i+1] > threshold and arr2[i+2] > threshold:
n += 1
else:
k += 1
return n, k
```
在上面的代码中,我们使用一个for循环遍历数组`arr1`的前n-2个元素(其中n为`arr1`的长度),然后判断当前元素及其后两个元素是否大于阈值。如果两个数组在相同的位置都连续大于阈值,则`n`加1,否则`k`加1。最后返回`n`和`k`的值。
注意:本代码的实现仅适用于两个数组长度相同的情况。如果两个数组长度不同,则需要对循环的范围进行更改。
相关问题
python编程统计两个数组连续3次及以上大于阈值的位置,若两个数组连续大于阈值的位置重合3次及以上,记为n,否则为k
可以通过以下代码实现:
```python
def count_position(arr1, arr2, threshold):
n = 0 # 两个数组连续大于阈值的位置重合3次及以上
k = 0 # 两个数组连续大于阈值的位置未重合3次及以上
length = min(len(arr1), len(arr2))
for i in range(length - 2):
if arr1[i] > threshold and arr1[i+1] > threshold and arr1[i+2] > threshold \
and arr2[i] > threshold and arr2[i+1] > threshold and arr2[i+2] > threshold:
if i <= length - 5 and arr1[i+3] > threshold and arr1[i+4] > threshold and arr1[i+5] > threshold \
and arr2[i+3] > threshold and arr2[i+4] > threshold and arr2[i+5] > threshold:
n += 1
i += 5
else:
k += 1
return n if n >= 3 else k
```
其中,arr1和arr2分别为两个数组,threshold为阈值。函数中的思路是遍历两个数组,判断当前位置及其后续两个位置是否都大于阈值,如果是,则判断后续三个位置是否也都大于阈值,如果是,则认为这两个数组在该位置及其后续5个位置连续大于阈值,计数器n加1,同时将i加5,跳过这6个位置的判断;如果后续三个位置不都大于阈值,则认为这两个数组在该位置及其后续2个位置连续大于阈值,计数器k加1。最后,如果n大于等于3,则返回n,否则返回k。
用torch写点云配准的评价标准,输入的是两个点云的xyz欧拉角
如果你已经有了两个点云的欧拉角,可以使用以下代码计算它们之间的均方误差(MSE):
```python
import torch
def mse_euler_loss(rotation_ab_pred, rotation_ab):
"""
rotation_ab_pred: 变换矩阵的欧拉角,形状为 [batch_size, 3]
rotation_ab: 真实变换矩阵的欧拉角,形状为 [batch_size, 3]
"""
rotation_ab_pred = rotation_ab_pred.reshape(-1, 3) # 将欧拉角变形为二维张量,形状为 [batch_size, 3]
rotation_ab = rotation_ab.reshape(-1, 3) # 将欧拉角变形为二维张量,形状为 [batch_size, 3]
mse_loss = torch.mean(torch.square(rotation_ab_pred - rotation_ab)) # 计算均方误差(MSE)
return mse_loss
```
其中,`rotation_ab_pred` 是你的模型预测的欧拉角,`rotation_ab` 是真实的欧拉角。这里将欧拉角转换为了二维张量,然后使用 PyTorch 提供的函数计算均方误差。
如果你想计算精度和召回率,可以使用以下代码:
```python
def precision_recall_euler(rotation_ab_pred, rotation_ab, threshold):
"""
rotation_ab_pred: 变换矩阵的欧拉角,形状为 [batch_size, 3]
rotation_ab: 真实变换矩阵的欧拉角,形状为 [batch_size, 3]
threshold: 阈值,表示两个欧拉角之间的最大距离
"""
rotation_ab_pred = rotation_ab_pred.reshape(-1, 3) # 将欧拉角变形为二维张量,形状为 [batch_size, 3]
rotation_ab = rotation_ab.reshape(-1, 3) # 将欧拉角变形为二维张量,形状为 [batch_size, 3]
euler_dist = torch.cdist(rotation_ab_pred, rotation_ab) # 计算欧拉角之间的距离
tp = (euler_dist <= threshold).sum() # 计算精度:变换后的点云中有多少点与真实点云中的点重合
fp = (euler_dist > threshold).sum() # 计算误检率:变换后的点云中有多少点与真实点云中的点不重合
fn = (euler_dist.min(dim=0)[0] > threshold).sum() # 计算漏检率:真实点云中有多少点与变换后的点云中的点不重合
precision = tp / (tp + fp) # 计算精度
recall = tp / (tp + fn) # 计算召回率
return precision, recall
```
其中,`threshold` 表示两个欧拉角之间的最大距离,可以根据具体的应用场景设置合适的值。
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