w_tmp = np.random.rand(X_tmp.shape[1]).reshape(-1,)-0.5 什么意思
时间: 2024-04-19 20:25:18 浏览: 16
这行代码的意思是,创建一个形状与X_tmp的列数相同的随机数数组,并将其值给变量w_tmp。np.random.rand()函数会生成位于[0, 1)之间的随机数。reshape(-1,)的作用是将数组的形状调整为1维,-0.5是将数组中的每个元素都减去0.5。最终得到的w_tmp是一个形状为(6,)的一维数组,其中的元素为随机数减去0.5的结果。
相关问题
sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)
这段代码使用 NumPy 库生成一个大小为 batch_size 的随机标签样本(sampled_labels)。具体来说,它使用 np.random.randint 函数从 0 到 10(不包括 10)之间随机生成整数,生成的随机整数作为标签,并将其形状重塑为 (-1, 1)。
在代码中,batch_size 表示要生成的随机标签样本的数量。
np.random.randint 函数用于从给定的范围内(0 到 10)生成随机整数。生成的随机整数是一个一维数组,每个元素都是在指定范围内的随机整数。
reshape(-1, 1) 的作用是将生成的一维数组重塑为二维数组,其中行数(-1)被自动计算,而列数为 1。这样可以确保生成的随机标签样本的形状为 (batch_size, 1),即每个样本只有一个标签值。
整个过程可以用如下示例代码表示:
```python
import numpy as np
batch_size = 32
sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)
```
这样生成的 sampled_labels 是一个 NumPy 数组,包含了 batch_size 个随机标签样本,每个样本只有一个标签值。这些随机标签样本可以用于模型的训练、评估或其他需要使用标签的任务。
import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点
可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中,然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
def localmin(points, pixel_size):
x_min = np.min(points[:, 0])
y_min = np.min(points[:, 1])
x_max = np.max(points[:, 0])
y_max = np.max(points[:, 1])
w = x_max - x_min
h = y_max - y_min
wn = w // pixel_size + 1
hn = h // pixel_size + 1
x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))])
y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))])
df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices'])
df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins)
df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins)
result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']]
return result
a = np.random.random([100,3])
b = np.random.random([100, 1])//0.5
c = np.arange(1000).reshape([100,1])
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1)
d = localmin(a,0.2)
# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]
```
其中,isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列(即x和y坐标)是否出现在d中,然后使用any()方法将结果沿着列方向合并,得到一个长度为100的布尔型数组,表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反,得到不包含在d中的点的布尔型数组,然后使用该数组对a进行筛选即可。
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