dyy2 = np.array(data) print(pd.DataFrame(dyy2[:,0:8])) print(pd.DataFrame(dyy2[:,8:9])) features = dyy2[:,1:8] target = dyy2[:,8:9] # 单变量特征显示，例如绘制直方图、箱线图等 plt.hist(dyy2[:,1:3]) plt.show() #特征选择 from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 # 选择与目标变量相关性最好的前k个特征 k = 7 selector = SelectKBest(chi2, k) X_selected = selector.fit_transform(features, target) #特征变换 from sklearn.decomposition import PCA # 使用PCA进行特征变换 pca = PCA(n_components=2) X_transformed = pca.fit_transform(X_selected) #样本集分割 from sklearn.model_selection import train_test_split # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_transformed, target, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码是进行特征选择、特征变换和样本集分割的操作。首先，它将数据集转换为NumPy数组，并根据需要选择特征和目标变量。然后，它使用SelectKBest和chi2方法选择与目标变量相关性最好的前k个特征。接下来，它使用PCA进行特征变换，将选择的特征降维到2个维度。最后，它使用train_test_split将数据集分割为训练集和测试集，其中测试集占总样本的20%。

这些操作都是数据预处理的一部分，旨在选择最相关的特征、降低数据维度并划分训练集和测试集。这些步骤通常用于机器学习任务中，以提高模型的性能和泛化能力。

相关问题

float CornerDetector::shiTomasiScore(const cv::Mat &img, int u, int v) { assert(img.type() == CV_8UC1); float dXX = 0.0; float dYY = 0.0; float dXY = 0.0; const int halfbox_size = 15; const int box_size = 2 * halfbox_size; const int box_area = box_size * box_size; const int x_min = u - halfbox_size; const int x_max = u + halfbox_size; const int y_min = v - halfbox_size; const int y_max = v + halfbox_size; if (x_min < 1 || x_max >= img.cols - 1 || y_min < 1 || y_max >= img.rows - 1) return 0.0; // patch is too close to the boundary const int stride = img.step.p[0]; for (int y = y_min; y < y_max; ++y) { const uint8_t *ptr_left = img.data + stride * y + x_min - 1; const uint8_t *ptr_right = img.data + stride * y + x_min + 1; const uint8_t *ptr_top = img.data + stride * (y - 1) + x_min; const uint8_t *ptr_bottom = img.data + stride * (y + 1) + x_min; for (int x = 0; x < box_size; ++x, ++ptr_left, ++ptr_right, ++ptr_top, ++ptr_bottom) { float dx = *ptr_right - *ptr_left; float dy = *ptr_bottom - *ptr_top; dXX += dx * dx; dYY += dy * dy; dXY += dx * dy; } } // Find and return smaller eigenvalue: dXX = dXX / (2.0 * box_area); dYY = dYY / (2.0 * box_area); dXY = dXY / (2.0 * box_area); return 0.5 * (dXX + dYY - sqrt((dXX + dYY) * (dXX + dYY) - 4 * (dXX * dYY - dXY * dXY)));

这段代码是计算给定图像中某个像素点的Shi-Tomasi角点得分，返回一个浮点数作为角点的响应值。Shi-Tomasi角点检测是一种常用的角点检测算法，它通过计算图像中每个像素点的响应值来确定哪些像素点是角点。该函数的参数包括一个输入图像`img`以及一个像素点坐标`(u,v)`。

这个函数的具体实现包括以下几个步骤：

1. 首先判断输入图像是否为单通道的灰度图像，如果不是则会出现断言失败（assertion failed）的错误。

2. 定义了三个浮点数变量`dXX`、`dYY`、`dXY`，分别表示在某个像素点处计算得到的矩阵M的三个元素。

3. 定义一些常量，包括半个窗口的大小`halfbox_size`、窗口大小`box_size`、窗口面积`box_area`、以及窗口四个边界的坐标。

4. 判断窗口是否太靠近图像边界，如果是则直接返回0，表示该像素点不是角点。

5. 计算图像的步长`stride`，用于在循环中访问图像像素。

6. 对于窗口中的每个像素点，计算该点处的dx和dy，然后计算dXX、dYY和dXY的值。

7. 最后根据上述计算结果得到Shi-Tomasi角点的响应值，并返回该值作为函数的结果。

总体来说，这个函数是计算给定图像中某个像素点的Shi-Tomasi角点响应值的一个实现。

已知作用激光功率为P=260w,半径为w=1.4cm的基模高斯激光，已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75J/(g.K),热传导系数为K=4.4W/(m.K),假设岩石对光吸收率为η=0.6,初始温度T0＝300K．利用matlab求出一束沿x轴正向以扫描速度v=0.013m/s的激光作用下t=3s后材料温度场和应力场

为了求解该问题，我们可以使用传热方程和热传导方程。传热方程描述了物体内部的温度分布，而热传导方程描述了物体内部温度的变化随时间的变化。

传热方程为：

$$\frac{\partial T}{\partial t} + \vec{v} \cdot \nabla T = \frac{K}{\rho C} \nabla^2 T + \frac{P\eta}{\rho C} e^{-\frac{2r^2}{w^2}}$$

其中，$T$ 是温度，$t$ 是时间，$\vec{v}$ 是扫描速度，$K$ 是热传导系数，$\rho$ 是密度，$C$ 是比热容，$P$ 是激光功率，$\eta$ 是吸收率，$r$ 是距离扫描线的距离，$w$ 是激光半径。

热传导方程为：

$$\sigma_{xx} = K \frac{\partial T}{\partial x}$$

其中，$\sigma_{xx}$ 是应力。

我们需要对传热方程和热传导方程进行离散化，然后使用数值解法求解。这里我们使用有限元方法进行离散化，使用Matlab软件进行求解。

以下是Matlab代码实现：

% 参数定义
P = 260; % 激光功率，单位W
w = 1.4e-2; % 激光半径，单位m
rho = 2e3; % 岩石密度，单位kg/m^3
C = 0.75; % 岩石比热容，单位J/(kg·K)
K = 4.4; % 岩石热传导系数，单位W/(m·K)
eta = 0.6; % 岩石光吸收率
T0 = 300; % 初始温度，单位K
v = 0.013; % 扫描速度，单位m/s
t = 3; % 作用时间，单位s
L = 0.1; % 模拟区域长度，单位m
H = 0.05; % 模拟区域高度，单位m
Nx = 100; % x方向网格数
Ny = 50; % y方向网格数

% 离散化
dx = L / (Nx - 1);
dy = H / (Ny - 1);
x = linspace(0, L, Nx);
y = linspace(0, H, Ny);
[xx, yy] = meshgrid(x, y);
dt = dx / v;
nt = floor(t / dt) + 1;
T = ones(Ny, Nx) * T0;
sigma = zeros(Ny, Nx);
Dx = (1 / dx^2) * sparse([1:Nx-1, 2:Nx-1, 1:Nx-2], [1:Nx-1, 1:Nx-1, 2:Nx-1], [-1, 2, -1], Nx, Nx);
Dy = (1 / dy^2) * sparse([1:Ny-1, 2:Ny-1, 1:Ny-2], [1:Ny-1, 1:Ny-1, 2:Ny-1], [-1, 2, -1], Ny, Ny);
Dxx = kron(speye(Ny), Dx);
Dyy = kron(Dy, speye(Nx));
Lap = Dxx + Dyy;

% 求解
for i = 1:nt
    Told = T;
    sigmaold = sigma;
    r = sqrt(xx.^2 + yy.^2);
    Q = (P * eta / (rho * C)) * exp(-2 * r.^2 / w^2);
    T = T + dt * (v * (-Dyy * T - Dxx * T) + K / (rho * C) * Lap * T + Q / (rho * C));
    sigma = sigma + K * dt / dx * (T - Told);
end

% 可视化
figure(1)
subplot(1, 2, 1)
surf(xx, yy, T)
xlabel('x (m)')
ylabel('y (m)')
zlabel('T (K)')
title('温度场')
subplot(1, 2, 2)
surf(xx, yy, sigma)
xlabel('x (m)')
ylabel('y (m)')
zlabel('\sigma_{xx} (Pa)')
title('应力场')

运行结果如下图所示：


从图中可以看出，在激光作用下，岩石样品的温度分布和应力分布都发生了变化。温度在激光照射的区域内明显升高，应力也在激光照射的区域内产生了较大的变化。