bbox = np.loadtxt(r"E:\BaiduNetdiskDownload\VODdataset\view_of_delft_PUBLIC\Lidar\training\label_2\00000.txt", dtype="float32", delimiter=" ", usecols=colunm),reshape(-1, 13)

感谢提供的代码片段。根据你的代码，加载文本文件的步骤是正确的。然而，在调用`reshape()`函数时，你需要使用`np.reshape()`而不是`reshape()`，因为`reshape()`是NumPy数组对象的方法。

请尝试修改代码为以下形式：

bbox = np.loadtxt(r"E:\BaiduNetdiskDownload\VODdataset\view_of_delft_PUBLIC\Lidar\training\label_2\00000.txt", dtype="float32", delimiter=" ", usecols=colunm)
bbox = np.reshape(bbox, (-1, 13))

这样应该可以解决你遇到的问题。请确保在调用`np.reshape()`时提供正确的参数，并将结果重新赋值给`bbox`变量。

相关问题

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

# convert dataframe to string table_string = df.to_string(index=False) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) plt.title('时域分析结果') # hide axes and add table string to plot ax.axis('off') ax.text(0.35, 0.7, table_string, va='top', bbox={'facecolor': 'white', 'alpha': 1, 'edgecolor': 'black'}) # save plot as png plt.savefig('table1.png') pixmap2 = QPixmap("table1.png") self.figure_label2.setPixmap(pixmap2) elif self.analysis_combo.currentText() == "频域分析": data = np.loadtxt(data_file)[:, 1] signal = np.array(data) # 采样频率什么意思

这段代码是一个条件语句，根据`self.analysis_combo`控件当前选择的文本来执行不同的代码块。

如果选择的是“时域分析”，则会将一个DataFrame类型的数据转换成字符串，并将其存储在`table_string`变量中。然后，它创建了一个8x6英寸大小的图形对象，并将其存储在`fig`和`ax`变量中。接下来，它设置了绘图的标题为“时域分析结果”。然后，它隐藏了图形对象的坐标轴，将表格字符串添加到图形对象的指定位置，使用指定的边框样式和颜色来包围表格字符串，并将绘图保存为PNG格式的图像文件。最后，它将图像文件加载到`self.figure_label2`标签中，以在GUI应用程序中显示图像。

如果选择的是“频域分析”，则会从`data_file`中加载数据，并将其第二列存储到`data`数组中。然后，它将`data`数组转换为NumPy数组并存储到`signal`变量中。在信号处理中，“采样频率”通常是指信号在时间上采样的频率，即每秒采样的次数。但是，在这段代码中没有给出“采样频率”的具体含义或用途，可能需要根据具体的上下文来理解。