p.meshgrid

numpy.meshgrid是一个函数，它用于生成一个坐标矩阵。给定两个一维数组x和y，numpy.meshgrid将生成两个二维数组X和Y，其中X的行数是x的长度，列数是y的长度；Y的行数是y的长度，列数是x的长度。X的每一列都是x的复制，而Y的每一行都是y的复制。这样，X和Y就代表了一组坐标点的集合，可以用来绘制坐标系中的点或曲线。

相关问题

def genBlurImage(p_obj, img): smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * p_obj['N'] temp = np.arange(1,101) patchN = temp[np.argmin((smax*np.ones(100)/temp - 2)**2)] patch_size = round(p_obj['N'] / patchN) xtemp = np.round_(p_obj['N']/(2*patchN) + np.linspace(0, p_obj['N'] - p_obj['N']/patchN + 0.001, patchN)) xx, yy = np.meshgrid(xtemp, xtemp) xx_flat, yy_flat = xx.flatten(), yy.flatten() NN = 32 # For extreme scenarios, this may need to be increased img_patches = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'], int(patchN**2))) den = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_indx, patch_indy = np.meshgrid(np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1), np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1)) for i in range(int(patchN**2)): aa = genZernikeCoeff(36, p_obj['Dr0']) temp, x, y, nothing, nothing2 = psfGen(NN, coeff=aa, L=p_obj['L'], D=p_obj['D'], z_i=1.2, wavelength=p_obj['wvl']) psf = np.abs(temp) ** 2 psf = psf / np.sum(psf.ravel()) focus_psf, _, _ = centroidPsf(psf, 0.85) #: Depending on the size of your PSFs, you may want to use this psf = resize(psf, (round(NN/p_obj['scaling']), round(NN/p_obj['scaling']))) patch_mask = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_mask[round(xx_flat[i]), round(yy_flat[i])] = 1 patch_mask = scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, np.exp(-patch_indx**2/patch_size**2)*np.exp(-patch_indy**2/patch_size**2)*np.ones((patch_size*2+1, patch_size*2+1)), mode='same') den += scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, psf, mode='same') img_patches[:,:,i] = scipy.signal.fftconvolve(img * patch_mask, psf, mode='same') out_img = np.sum(img_patches, axis=2) / (den + 0.000001) return out_img

这是一个生成模糊图像的函数，它使用了Zernike多项式生成PSF（点扩散函数），并将其卷积到图像的小块上，最后将所有小块合并成一个模糊的图像。具体的实现细节包括：

- 根据输入的参数计算每个小块的大小和位置
- 循环生成Zernike系数，用于生成每个小块的PSF
- 将PSF卷积到小块上，并使用卷积的结果计算每个小块的权重
- 将所有小块加权平均得到最终的模糊图像

该函数依赖于一些其他函数，如psfGen()和centroidPsf()，这些函数的作用是生成和处理PSF。

class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_steps, max_dims, dtype=tf.float32, **kwargs): super().__init__(dtype=dtype, **kwargs) if max_dims % 2 == 1: max_dims += 1 p, i = np.meshgrid(np.arange(max_steps), np.arange(max_dims // 2)) pos_emb = np.empty((1, max_steps, max_dims)) pos_emb[0, :, ::2] = np.sin(p / 10000 ** (2 * i / max_dims)).T pos_emb[0, :, 1::2] = np.cos(p / 10000 ** (2 * i / max_dims)).T self.positional_embedding = tf.constant(pos_emb.astype(self.dtype)) def call(self, inputs): shape = tf.shape(inputs) return inputs + self.positional_embedding[:, :shape[-2], :shape[-1]] def get_config(self): config = super().get_config().copy() config.update({ 'dtype': self.dtype, }) return config

这是一个实现位置编码功能的自定义层`PositionalEncoding`，它可以用于Transformer等模型中。该层根据输入序列的位置信息，为每个位置生成一个固定的编码向量，从而使得模型能够更好地处理序列信息。

该层的初始化函数`__init__`接受三个参数：`max_steps`表示输入序列的最大长度，`max_dims`表示编码向量的最大维度，`dtype`表示数据类型。

在初始化函数中，首先判断`max_dims`是否为奇数，如果是，则将其加1，这是因为接下来要生成的编码向量需要将其拆分为两部分，每部分的维度应该是偶数。

接着，使用`np.meshgrid`函数生成两个二维数组`p`和`i`，其中`p`表示不同位置的序号，`i`表示编码向量的维度编号。然后，根据公式`PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/dims))`和`PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/dims))`，生成一个形状为`(1, max_steps, max_dims)`的数组`pos_emb`，其中每个元素表示一个位置的编码向量。

最后，使用`tf.constant`函数将数组`pos_emb`转换为一个常量张量，并保存在实例变量`positional_embedding`中。

在`call`函数中，首先获取输入张量`inputs`的形状，并使用`tf.shape`函数获取其动态形状。然后，根据输入张量的形状，从编码向量中选取对应的位置和维度，并将其加到输入张量上，返回结果。

最后，`get_config`函数用于获取该层的配置信息，其中包括数据类型`dtype`。