points = np.stack([c, r, depth])什么意思
时间: 2023-06-05 08:09:17 浏览: 70
?这行代码的意思是将三个数组 c、r、depth 垂直地叠合在一起,得到一个包含这三个数组的大数组 points。其中 c 代表列、r 代表行、depth 代表深度,这可能是一个三维图像数据的坐标表示方式。通过 stack() 函数将这三个数组垂直叠合,就可以得到一个点集的数据表示形式。
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def update(self): if len(self.replay_buffer) < self.batch_size: return samples = np.array(random.sample(self.replay_buffer, self.batch_size), dtype=object) states = np.stack(samples[:, 0]) actions = np.stack(samples[:, 1]) rewards = np.stack(samples[:, 2]) next_states = np.stack(samples[:, 3]) dones = np.stack(samples[:, 4])
这段代码看起来像是强化学习中的经验回放(experience replay)的代码。可以看出,这个函数的作用是从回放缓存中采样一些经验,然后用它们来更新神经网络模型。具体来说,这个函数首先判断回放缓存中是否有足够的经验,如果没有则直接返回。然后,它从回放缓存中随机采样一些经验,并将这些经验的状态、动作、奖励、下一个状态以及终止标志分别存储到不同的变量中。最后,这些变量将被用于更新神经网络模型。
这段代码出现了这个问题: vectors = np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=1) - np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=0) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (64,3) (3,64) ,代码如下:import numpy as np # 定义坐标信息 points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 生成所有点两两组合的向量 x, y, z = np.meshgrid(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], indexing='ij') vectors = np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=1) - np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=0) # 判断每个向量是否平行于x-y面、x-z面或y-z面 parallel_xy = np.abs(vectors[:, 2]) < 1e-10 parallel_xz = np.abs(vectors[:, 1]) < 1e-10 parallel_yz = np.abs(vectors[:, 0]) < 1e-10 # 输出结果 print("平行于x-y面的向量:") print(vectors[parallel_xy]) print("平行于x-z面的向量:") print(vectors[parallel_xz]) print("平行于y-z面的向量:") print(vectors[parallel_yz]),帮我优化这段代码,解决运行的错误
这段代码的错误已经在之前的回答中解释过了,是由于两个数组的形状不兼容导致的。要解决这个问题,我们需要将第二个数组的形状转置,使其与第一个数组的形状匹配。可以使用numpy库中的transpose函数或者T属性来实现。
下面是修改后的代码:
```python
import numpy as np
# 定义坐标信息
points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 生成所有点两两组合的向量
x, y, z = np.meshgrid(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], indexing='ij')
vectors = np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=1) - np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=0).T
# 判断每个向量是否平行于x-y面、x-z面或y-z面
parallel_xy = np.abs(vectors[:, 2]) < 1e-10
parallel_xz = np.abs(vectors[:, 1]) < 1e-10
parallel_yz = np.abs(vectors[:, 0]) < 1e-10
# 输出结果
print("平行于x-y面的向量:")
print(vectors[parallel_xy])
print("平行于x-z面的向量:")
print(vectors[parallel_xz])
print("平行于y-z面的向量:")
print(vectors[parallel_yz])
```
在这个版本的代码中,我们将第二个数组的形状进行了转置,使其与第一个数组的形状匹配。这样就可以避免之前出现的形状不兼容的问题了。