np.savetxt("data.txt", delimiter=",") 有哪些传入参数

`np.savetxt()`函数用于将NumPy数组保存到文本文件中。以下是`np.savetxt()`函数的一些常用传入参数：

- `fname`：要保存的文件名或文件路径。
- `X`：要保存的数组。
- `fmt`：格式化字符串，用于指定保存数据的格式。默认为`"%0.18e"`。
- `delimiter`：指定分隔符字符或字符串。默认为空格。
- `newline`：行结束符。默认为系统默认行结束符。
- `header`：要写入文件开头的字符串。默认为空字符串。
- `footer`：要写入文件末尾的字符串。默认为空字符串。
- `comments`：注释字符或字符串，用于在每行开头添加注释。默认为`'#'`，表示没有注释。
- `encoding`：指定文件的编码方式。默认为`None`，表示使用系统默认编码。

以下是一个示例：

import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.savetxt('data.txt', data, delimiter=',', fmt='%d')

上述代码将数组`data`保存到名为"data.txt"的文件中，使用逗号作为分隔符，并指定数据格式为整数。

请注意，这只是一些常用的传入参数，您可以根据具体的需求查阅NumPy官方文档以获取更详细的信息和其他可用参数。

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np.loadtxt("data.txt", delimiter=",") 有哪些传入参数

`np.loadtxt()`函数用于从文本文件中加载数据，并返回一个NumPy数组。以下是`np.loadtxt()`函数的一些常用传入参数：

- `fname`：要加载的文件名或文件路径。
- `dtype`：所需的返回数组的数据类型。默认为`float`。
- `comments`：用于标识注释行的字符。默认为`'#'`。
- `delimiter`：指定分隔符字符或字符串。默认为任何空格字符。
- `skiprows`：指定要跳过的行数。默认为0，即不跳过任何行。
- `usecols`：指定要加载的列索引或范围。默认为`None`，表示加载所有列。
- `unpack`：布尔值，用于指示是否将加载的数组进行解包。默认为`False`。
- `ndmin`：指定返回数组的最小维度。默认为0，即根据数据自动推断维度。
- `encoding`：指定文件的编码方式。默认为`None`，表示使用系统默认编码。

以下是一个示例：

import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=int, skiprows=1, usecols=(0, 1))

上述代码将从名为"data.txt"的文件中加载数据，使用逗号作为分隔符，指定数据类型为整数，跳过第一行，并只加载第一列和第二列。

请注意，这只是一些常用的传入参数，您可以根据具体的需求查阅NumPy官方文档以获取更详细的信息和其他可用参数。

for (img1_file, img2_file) in tqdm(img_pairs): img1 = np.array(imread(img1_file)) img2 = np.array(imread(img2_file)) if args.arch == 'StrainNet_l' and img1.ndim == 3: img1 = img1[:,:,1] img2 = img2[:,:,1] img1 = img1/255 img2 = img2/255 if img1.ndim == 2: img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_f': img1 = torch.cat([img1,img1,img1],1) img2 = torch.cat([img2,img2,img2],1) input_var = torch.cat([img1,img2],1) elif img1.ndim == 3: img1 = np.transpose(img1, (2, 0, 1)) img2 = np.transpose(img2, (2, 0, 1)) img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() input_var = torch.cat([img1, img2]).unsqueeze(0) # compute output input_var = input_var.to(device) output = model(input_var) if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_l': output = torch.nn.functional.interpolate(input=output, scale_factor=2, mode='bilinear') output_to_write = output.data.cpu() output_to_write = output_to_write.numpy() disp_x = output_to_write[0,0,:,:] disp_x = - disp_x * args.div_flow + 1 disp_y = output_to_write[0,1,:,:] disp_y = - disp_y * args.div_flow + 1 filenamex = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_x') filenamey = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_y') np.savetxt(filenamex + '.csv', disp_x,delimiter=',') np.savetxt(filenamey + '.csv', disp_y,delimiter=',')

这代码是一个图像处理的代码片段，它的作用是对一对图像进行处理并输出结果。

首先，代码使用imread函数读取两个图像文件(img1_file和img2_file)，然后将其转换为numpy数组(img1和img2)。

接下来，根据参数args.arch的值和图像的维度，对图像进行一些预处理操作。如果args.arch等于'StrainNet_l'并且图像是三维的，则只保留第二个通道。然后将图像的像素值归一化到0到1之间。

然后，根据图像的维度进行不同的处理。如果图像是二维的，则添加一个额外的维度，并将其转换为Tensor类型。如果args.arch等于'StrainNet_h'或'StrainNet_f'，则将图像在通道维度上进行复制。最后，将两个图像在通道维度上拼接起来，得到input_var。

如果图像是三维的，则对其进行转置操作，并转换为Tensor类型。然后将两个图像拼接起来，并在第0维度上添加一个额外的维度，得到input_var。

接下来，将input_var传入模型(model)进行计算得到输出(output)。如果args.arch等于'StrainNet_h'或'StrainNet_l'，则对输出进行双线性插值操作。

然后，将输出转移到CPU上，并转换为numpy数组(output_to_write)。根据需要，将输出进行一些后处理操作，最终得到disp_x和disp_y。

最后，将disp_x和disp_y保存为CSV文件，文件名根据输入图像的文件名生成，并保存在save_path路径下。

以上就是这段代码的功能和流程。如果有其他问题，请随时提问！