if (save_corr){ ofstream output; output.open(corr_file); for(int i = 0; i < corr3.size(); i++){ output<<latent_minu_template.m_minutiae[get<1>(corr3[i])].x<<","<<latent_minu_template.m_minutiae[get<1>(corr3[i])].y <<","<<rolled_minu_template.m_minutiae[get<2>(corr3[i])].x<<","<<rolled_minu_template.m_minutiae[get<2>(corr3[i])].y<<endl; } output.close(); }
时间: 2024-04-12 12:32:59 浏览: 16
这段代码中的代码块是一个条件语句,判断变量save_corr是否为真。如果是真的话,执行以下操作:
1. 创建一个ofstream对象output。
2. 使用open函数打开名为corr_file的文件。
3. 使用循环遍历corr3容器中的元素。
4. 在每次迭代中,将一对坐标值分别从latent_minu_template和rolled_minu_template中取出,并将它们以逗号分隔的形式写入到output文件中。
5. 在循环结束后,关闭output文件。
这段代码的作用是将corr3容器中的一些坐标信息写入到文件中。如果save_corr为真,则将相应的坐标信息按照一定格式写入到名为corr_file的文件中。
相关问题
corr_matrix = np.corrcoef(data_selected.T) .T是什么意思
在计算相关性矩阵时,我们使用了如下代码:
``` python
corr_matrix = np.corrcoef(data_selected.T)
```
其中,data_selected是选取了需要计算相关性的列的DataFrame,T表示对DataFrame进行转置。这是因为numpy中的corrcoef()函数是按照行来计算相关性的,而我们需要按照列来计算相关性,因此需要先对数据进行转置。
因此,上述代码中,data_selected.T表示将data_selected DataFrame按照列进行转置,变成了每一列为一个指标的形式,再进行相关性计算。最终得到的相关性矩阵中,每一行和每一列都对应着一个指标。
correlation_matrix=numeric_df.corr()
这是一段代码,它计算了一个数据框中所有数值列的相关系数矩阵,并将结果存储在变量 correlation_matrix 中。这个矩阵可以用来分析变量之间的线性关系,其值的范围在-1到1之间,值越接近于1表示两个变量之间的正相关性越强,值越接近于-1表示两个变量之间的负相关性越强,值为0表示两个变量之间没有线性关系。