high1 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high2 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high3 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high = np.concatenate((high1, high2, high3), axis=1)

这段代码是在使用NumPy库创建一个高维数组(high)。首先，定义了三个长度为225的一维数组(high1, high2, high3)。这些数组中的每个元素都是正无穷大(np.inf)的浮点数类型(np.float32)。然后，使用NumPy的concatenate函数将这三个一维数组沿着第二个维度(axis=1)连接成一个二维数组(high)。所以，high的形状是(225, 675)。

相关问题

high = np.array([np.inf] * 24).astype(np.float32)是什么意思

这行代码使用了Python中的NumPy库，它创建了一个名为"high"的NumPy数组，其中包含24个元素，每个元素的值都被初始化为正无穷大（np.inf）。astype(np.float32)用于将数组中的元素类型转换为32位浮点数类型，这通常是为了节省内存和提高计算效率。因此，这行代码创建了一个具有24个元素的浮点数数组，每个元素都被初始化为正无穷大。

import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取图像 image = np.array(Image.open('0.jpg')) # 将图像数据归一化到 [0, 1] 范围内 image_norm = image.astype('float32') / 255.0 # 压缩图像 compressed_image = compress_image(image_norm, n_clusters=16) # 显示压缩前后的图像 fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax[0].imshow(image_norm) ax[0].set_title('Original Image') ax[1].imshow(compressed_image) ax[1].set_title('Compressed Image') plt.show()加上计算PSNR的代码

可以使用以下代码计算压缩后的图像与原始图像之间的 PSNR 值：

import numpy as np
import math

# 计算 PSNR
def psnr(img1, img2):
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        return float('inf')
    return 20 * math.log10(1.0 / math.sqrt(mse))

# 计算压缩前后图像的 PSNR
psnr_value = psnr(image_norm, compressed_image)
print("PSNR: {:.2f} dB".format(psnr_value))

这将在显示压缩前后的图像后，输出压缩前后图像的 PSNR 值。