解释如下代码: length_list = [list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))] width_list = [list(range(16, 145, 1))] length_max = max(length_list[0]) width_max = max(width_list[0]) def cut_rectangle(length, width): if length > length_max and width > width_max: rectangles = [] a_length = length_max b_length = length - length_max a_rectangle = (a_length, width) b_rectangle = (b_length, width) if b_length > length_max: a_rectangles, b_rectangles = cut_rectangle(b_length, width) rectangles.extend(a_rectangles) rectangles.extend(b_rectangles) else: rectangles.append(b_rectangle) if a_length > width_max: new_a_rectangles = [a_rectangle] while new_a_rectangles: a_rectangles = new_a_rectangles new_a_rectangles = [] for rectangle in a_rectangles: a_width = rectangle[1] if a_width > width_max: half_width = math.ceil(a_width / 2) if half_width > width_max: new_a_rectangle = (a_length, half_width) b_length = rectangle[0] b_rectangle = (b_length, a_width - half_width) if b_length > length_max: a_rectangles, b_rectangles = cut_rectangle(b_length, a_width - half_width) rectangles.extend(a_rectangles) rectangles.extend(b_rectangles) else: rectangles.append(b_rectangle) new_a_rectangles.append(new_a_rectangle) else: new_a_rectangles.append(rectangle) else: rectangles.append(rectangle) else: rectangles.append(a_rectangle) return rectangles, [] else: return [(length, width)], [] length = int(input("请输入被切割矩形的长度值:")) width = int(input("请输入被切割矩形的宽度值:")) rectangles, _ = cut_rectangle(length, width) print("全部切割后的矩形尺寸的列表:") for rectangle in rectangles: print(f"{rectangle[0]} x {rectangle[1]}")

时间: 2023-04-03 16:03:42 浏览: 102
这段代码定义了一个函数 cut_rectangle,用于将一个矩形切割成若干个小矩形。函数的输入参数为矩形的长度和宽度,输出为切割后的小矩形列表。函数内部使用了递归的方式进行切割,具体实现过程可以参考代码注释。在主程序中,用户需要输入被切割矩形的长度和宽度,然后调用 cut_rectangle 函数进行切割,并输出切割后的小矩形列表。
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解释如下代码: length_list = [list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))] width_list = [list(range(16, 145, 1))] length_max = max(length_list[0]) width_max = max(width_list[0]) def cut_rectangle(length, width): if length > length_max and width > width_max: rectangles = [] a_length = length_max b_length = length - length_max a_rectangle = (a_length, width) b_rectangle = (b_length, width) if b_length > length_max: a_rectangles, b_rectangles = cut_rectangle(b_length, width) rectangles.extend(a_rectangles) rectangles.extend(b_rectangles) else: rectangles.append(b_rectangle) if a_length > width_max: new_a_rectangles = [a_rectangle]

这段代码定义了两个列表 length_list 和 width_list,分别存储了一些长度和宽度的取值范围。然后通过 max 函数找到了这些取值范围中的最大值 length_max 和 width_max。最后定义了一个函数 cut_rectangle,用于将一个矩形按照最大长度和宽度进行切割,返回切割后的所有小矩形。如果输入的矩形长度和宽度都大于最大值,则将其切割成若干个小矩形,否则直接返回一个小矩形。

解释def extractFlow(flow_list): session_list = [] for idx in range(len(flow_list)): tuple_list = [row for row in flow_list] # 复制整个列表,得到一个元组列表 five_tuple_list = [t[0] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第一个元素 length_list_list = [t[1] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第二个元素 # 将长度列表转换为长度序列 length_seq_list = [[len_list[i] for i in range(len(len_list))] for len_list in length_list_list] tuple_list = [row for row in session_list] # 复制整个列表,得到一个元组列表 five_tuple_list = [t[0] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第一个元素 length_list_list = [t[1] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第二个元素 # 将长度列表转换为长度序列 length_seq_list = [[len_list[i] for i in range(len(len_list))] for len_list in length_list_list] return session_list

这是一个Python的函数,函数名为`extractFlow`。该函数的作用是提取网络流量数据的会话信息,并返回一个会话列表。 具体的实现过程是,传入一个网络流量数据列表`flow_list`,函数遍历该列表中的每一个元素,即每一个网络流量数据,对于每一个流量数据,函数将其拆分成会话信息。拆分的过程中,函数会判断这个流量数据是否属于已有的会话,如果是,则将该流量数据添加到对应的会话中;如果不是,则新建一个会话,并将该流量数据添加到该会话中。最终,函数将所有会话信息存储在一个会话列表`session_list`中,并返回该列表。 需要注意的是,代码中的一部分重复了,也就是前后两段代码是一样的,这可能是代码编写时的疏忽。正确的代码应该是这样的: ``` def extractFlow(flow_list): session_list = [] for idx in range(len(flow_list)): # 提取每个流的五元组和对应的报文长度序列 five_tuple = flow_list[idx][0] length_list = flow_list[idx][1] # 将长度列表转换为长度序列 length_seq = [len_list[i] for i in range(len(len_list))] # 判断该流是否属于已有的会话 is_in_session = False for session_idx in range(len(session_list)): if five_tuple == session_list[session_idx][0]: # 如果已经存在会话,将流添加到会话中 session_list[session_idx][1].append(length_seq) is_in_session = True break if not is_in_session: # 如果不存在会话,新建一个会话并添加流 session_list.append([five_tuple, [length_seq]]) return session_list ``` 该函数实现的主要流程如下: 1. 对于输入的每一个网络流量数据,提取其中的五元组和报文长度序列。 2. 将报文长度序列转换为长度序列。 3. 遍历已有的会话列表,判断该流是否属于已有的会话。如果是,则将该流添加到对应的会话中;如果不是,则新建一个会话并将该流添加到该会话中。 4. 返回所有会话的五元组和报文长度序列。

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校正以下代码的语法错误 def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_value, first_history_indices, batch_size): max_hl = self.hyperparams['maximum_history_length'] max_neighbors = 0 for neighbor_states in neighbors: max_neighbors = max(max_neighbors, len(neighbor_states)) edge_states_list = list() # list of [#of neighbors, max_ht, state_dim] for i, neighbor_states in enumerate(neighbors): # Get neighbors for timestep in batch if len(neighbor_states) == 0: # There are no neighbors for edge type # TODO necessary? neighbor_state_length = int( np.sum([len(entity_dims) for entity_dims in self.state[edge_type[1]].values()]) ) edge_states_list.append(torch.zeros((1, max_hl + 1, neighbor_state_length), device=self.device)) else: edge_states_list.append(torch.stack(neighbor_states, dim=0).to(self.device)) # if self.hyperparams['edge_state_combine_method'] == 'sum': # Used in Structural-RNN to combine edges as well. op_applied_edge_states_list = list() for neighbors_state in edge_states_list: op_applied_edge_states_list.append(torch.sum(neighbors_state, dim=0))#torch.sum combined_neighbors = torch.stack(op_applied_edge_states_list, dim=0) # 获取combined_neighbors的第一个维度,代表邻接边的总数 combined_neighbors_0 = combined_neighbors.shape[0] # 创建全零矩阵s_next,形状为[batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0] s_next = torch.zeros((batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0), device=self.device) # 为s_next矩阵中每一行赋值为对应的combined_neighbors # for b in range(batch_size): # s_next[b, :len(neighbors[b]), :] = combined_neighbors[first_history_indices[b]] for i in range(batch_size): s_next[0, i, :] = batch_size[:] for i in range(max_neighbors): s_next[1, i, :] = max_neighbors[i, :] for i in range(combined_neighbors.shape[0]): s_next[2, i, :] = combined_neighbors

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错,说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示:%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集,生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示:原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

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