def get_axis_aligned_bbox(region): try: region = np.array([region[0][0][0], region[0][0][1], region[0][1][0], region[0][1][1], region[0][2][0], region[0][2][1], region[0][3][0], region[0][3][1]]) except: region = np.array(region) cx = np.mean(region[0::2]) cy = np.mean(region[1::2]) x1 = min(region[0::2]) x2 = max(region[0::2]) y1 = min(region[1::2]) y2 = max(region[1::2]) A1 = np.linalg.norm(region[0:2] - region[2:4]) * np.linalg.norm(region[2:4] - region[4:6]) A2 = (x2 - x1) * (y2 - y1) s = np.sqrt(A1 / A2) w = s * (x2 - x1) + 1 h = s * (y2 - y1) + 1 return cx, cy, w, h 该代码输入旋转框坐标顺序

这段代码接受一个参数`region`作为旋转框的坐标。根据代码中的处理逻辑，假设旋转框的坐标按照如下顺序传入：

- 第一个点：`region[0][0]`
- 第二个点：`region[0][1]`
- 第三个点：`region[0][2]`
- 第四个点：`region[0][3]`

每个点都有两个坐标值，即x和y坐标。根据代码中的处理方式，这些坐标将被提取出来并存储在一个numpy数组中。

总结来说，传入的旋转框坐标的顺序应该是`[x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]`，其中(x1, y1)为第一个点的坐标，(x2, y2)为第二个点的坐标，以此类推。

请确保按照正确的顺序传入旋转框的坐标，以获得正确的结果。如果有任何进一步的问题，请随时问我。

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解释代码def get_axis_aligned_bbox(region): try: region = np.array([region[0][0][0], region[0][0][1], region[0][1][0], region[0][1][1], region[0][2][0], region[0][2][1], region[0][3][0], region[0][3][1]]) except: region = np.array(region) cx = np.mean(region[0::2]) cy = np.mean(region[1::2]) x1 = min(region[0::2]) x2 = max(region[0::2]) y1 = min(region[1::2]) y2 = max(region[1::2]) A1 = np.linalg.norm(region[0:2] - region[2:4]) * np.linalg.norm(region[2:4] - region[4:6]) A2 = (x2 - x1) * (y2 - y1) s = np.sqrt(A1 / A2) w = s * (x2 - x1) + 1 h = s * (y2 - y1) + 1 return cx, cy, w, h

这段代码定义了一个名为`get_axis_aligned_bbox`的函数，它接受一个参数`region`。该函数的目标是根据传入的旋转框坐标计算出一个与坐标轴对齐的矩形框，并返回该矩形框的中心点坐标和宽高。

首先，代码尝试将传入的`region`参数转换为一个numpy数组。如果无法转换，说明`region`已经是一个numpy数组，那么就直接使用它。这样做是为了处理传入参数的两种可能形式。

接下来，代码通过计算坐标点的平均值来获取旋转框的中心点坐标，分别存储在`cx`和`cy`变量中。

然后，代码使用`min`和`max`函数分别找到所有x坐标和y坐标中的最小值和最大值，从而得到矩形框的左上角和右下角坐标。这些值分别存储在`x1`、`x2`、`y1`、`y2`变量中。

接着，代码计算旋转框的面积A1和与坐标轴对齐的矩形框的面积A2。对于A1，它使用了两个对角线之间的欧氏距离（即两个边长的乘积）来计算。对于A2，则使用矩形框的宽度和高度的乘积来计算。

最后，代码使用比例因子s来调整矩形框的宽度和高度，使其与A1和A2的比例一致。然后将宽度和高度分别加1，以确保矩形框不会被压缩成一个点。

最后，函数返回计算得到的中心点坐标`cx`和`cy`，以及调整后的宽度`w`和高度`h`。

这段代码主要用于将旋转框转换为与坐标轴对齐的矩形框，以便在后续的处理中使用。

data00=data m,n = np.shape(data00) a = np.array(data00) Data00 = a[1:m,2:n] Data00 = Data00.astype(np.float64) Power = Data00[:,13] Power_train = Power[0:96] P_min = np.min(Power_train) P_gap = np.max(Power_train)-np.min(Power_train) Power_uni = (Power-P_min)/P_gap # 提取imfs和剩余信号res emd = EMD() emd.emd(Power_uni) imfs, res = emd.get_imfs_and_residue() N = len(imfs) P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0) P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0) P_L = res P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1) P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1) P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1) Nwp = Data00[:,0:7] Nwp_train = Nwp[0:96] N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) 优化代码

以下是部分代码的优化建议：

1. 对于以下代码段：

   a = np.array(data00)
   Data00 = a[1:m,2:n]

可以合并为一行：

   Data00 = np.array(data00)[1:m,2:n]

2. 对于以下代码段：

   P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)
   P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)
   P_L = res
   P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1)
   P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1)
   P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1)

可以使用 `np.newaxis` 替代 `np.expand_dims` 来实现：

   P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)[:, np.newaxis]
   P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)[:, np.newaxis]
   P_L = res[:, np.newaxis]

3. 对于以下代码段：

   N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
   N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0)
   Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)

可以使用 `np.ptp` 函数（peak-to-peak）来计算最大值和最小值的差：

   N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
   N_gap = np.ptp(Nwp_train,axis=0)
   Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)

4. 对于以下代码段：

   Weather = Data00[:,7:13]
   Weather_train = Weather[0:96]
   W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
   W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0)
   Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)

可以使用与第三个优化建议类似的方法：

   Weather = Data00[:,7:13]
   Weather_train = Weather[0:96]
   W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
   W_gap = np.ptp(Weather_train,axis=0)
   Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)

当然，以上只是一些简单的优化建议，具体的优化效果还需要根据实际情况进行评估。