data=no.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])使用axis对给定的二维数组的行和列分别求和

时间: 2024-06-14 15:04:50 浏览: 118
使用axis参数可以对给定的二维数组的行和列分别求和。具体方法如下: 1. 对行求和: ```python import numpy as np data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) row_sum = np.sum(data, axis=1) print("行求和结果:", row_sum) # 输出:[ 6 15 24] ``` 2. 对列求和: ```python import numpy as np data = np.array([[1, 2, 3 [4, 5, 6], [7, 8, 9column_sum = np.sum(data, axis=0) print("列求和结果: column_sum) # 输出:[12 15 18] ```
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程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself',优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

在代码中有两处出现了 `self.widthself.height`,这应该是想要写成 `self.width * self.height`。你需要修改这两处,如下所示: ``` data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] ``` 这样就可以避免出现 `AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'` 的错误了。

const processSaleBoundArr = async (saleBoundArr, tokenData, accountData) => { let saleOutBounds = [] if (saleBoundArr?.length > 0) { let customerIds = [], customArr = [] for (const item of saleBoundArr) { customerIds.push(item.customer_id) customerIds = Array.from(new Set(customerIds)); } for (const i of customerIds) { const customerDetailRes = await getCustomerDetail( { id: i }, { "app-token": tokenData['app-token'], "X-GW-Router-Addr": accountData?.domain } ); if (customerDetailRes.data.errcode === 0) { const customerData = customerDetailRes.data.data customArr.push(customerData) } } for (const s of saleBoundArr) { for (const c of customArr) { if (s.customer_id === c.customer_id) { s.account_open_addr = c.account_open_addr s.addr = c.addr s.bank = c.bank s.bank_account = c.bank_account s.taxpayer_no = c.taxpayer_no s.orgName = c.sale_dept_name saleOutBounds.push(s) } } } } return saleOutBounds } 优化代码

以下是对上述代码的优化建议: 1. 对于 `saleBoundArr?.length > 0` 这个条件判断,可以使用 `if (saleBoundArr && saleBoundArr.length)` 来代替,更加简洁明了。 2. 在获取客户详细信息的过程中,可以使用 `Promise.all()` 方法并行获取多个客户的详细信息,避免顺序执行耗费时间。 3. 可以使用 `Array.prototype.find()` 方法代替双重循环查找客户详细信息,提高查找效率。 4. 在获取客户详细信息时,可以使用 `map()` 方法将客户 `id` 数组转换为客户详细信息数组,避免使用多次 `push()` 方法。 下面是优化后的代码示例: ```javascript const processSaleBoundArr = async (saleBoundArr, tokenData, accountData) => { let saleOutBounds = []; if (saleBoundArr && saleBoundArr.length) { const customerIds = [...new Set(saleBoundArr.map(item => item.customer_id))]; const customerPromises = customerIds.map(id => { return getCustomerDetail( { id }, { "app-token": tokenData['app-token'], "X-GW-Router-Addr": accountData?.domain } ); }); const customerDetails = await Promise.all(customerPromises); saleOutBounds = saleBoundArr.map(saleBound => { const customerDetail = customerDetails.find(detail => detail.data.errcode === 0 && detail.data.data.customer_id === saleBound.customer_id); if (customerDetail) { const customerData = customerDetail.data.data; saleBound.account_open_addr = customerData.account_open_addr; saleBound.addr = customerData.addr; saleBound.bank = customerData.bank; saleBound.bank_account = customerData.bank_account; saleBound.taxpayer_no = customerData.taxpayer_no; saleBound.orgName = customerData.sale_dept_name; } return saleBound; }); } return saleOutBounds; }; ``` 这个优化后的代码使用了一些 JavaScript 的高级语法,如 `Promise.all()` 和 `Array.prototype.find()` 方法,使代码更加简洁高效。

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修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

没有GPU,优化程序class point_cloud_generator(): def init(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[312.486, 243.928, 382.363, 382.363]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1) def write_ply(self): start = time.time() float_formatter = lambda x: "%.4f" % x points = [] for i in self.data_ply

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