matched_results = [predictions[i] for i in range(len(date_range)) if matching_dates[i].year == 2023]
时间: 2023-12-19 18:03:58 浏览: 29
这是一个Python代码片段,它使用列表推导式从一个名为 `predictions` 的列表中选出元素,并将它们存储在名为 `matched_results` 的新列表中。选择的条件是 `matching_dates` 列表中与每个索引对应的日期的年份等于 2023。具体来说,代码会遍历 `date_range` 列表的索引,检查 `matching_dates` 中对应索引的日期是否是 2023 年,如果是就将 `predictions` 中该索引位置的元素添加到 `matched_results` 中。最终,`matched_results` 中存储的是 `predictions` 中所有对应日期为 2023 年的元素。
相关问题
解释这段代码 matching_dates = data['Date'][:len(date_range)] matched_results = [predictions[i] for i in range(len(date_range)) if matching_dates[i].year == 2023]
这段代码的功能是根据一定的条件筛选出符合条件的预测结果。
首先,`data`是一个数据集合,其中包含着一些日期数据。`date_range`是一个时间范围,通常是一个包含日期的列表或其他数据结构。这里的`len(date_range)`表示时间范围的长度,也就是其中包含的日期数量。
然后,`matching_dates`是一个包含与`date_range`相同长度的日期数据列表,其中的日期数据是从`data`中取出的。这里使用了Python中的切片操作,`data['Date'][:len(date_range)]`表示取出`data`中前`len(date_range)`个日期数据。
接下来,`matched_results`是一个列表,其中包含符合条件的预测结果。这里使用了列表推导式,`[predictions[i] for i in range(len(date_range)) if matching_dates[i].year == 2023]`表示在`predictions`中遍历每一个元素,并且只选择其中对应的日期年份为`2023`的预测结果。具体来说,`range(len(date_range))`表示从0到`len(date_range)-1`的整数序列,`matching_dates[i].year`表示取出`matching_dates`中第`i`个日期的年份,`if`语句则是对每个日期进行条件判断,只有年份为`2023`才会被选中,最终将符合条件的预测结果保存在`matched_results`列表中。
reliability_scores = [match.distance for match in good_matches] # 根据可靠性得分对点对进行排序 sorted_indices = np.argsort(reliability_scores) sorted_matched_points_left = matched_points_left[sorted_indices] sorted_matched_points_right = matched_points_right[sorted_indices] # 获取最可靠的两个点 reliable_points_left = sorted_matched_points_left[:2] reliable_points_right = sorted_matched_points_right[:2]
这段代码的作用是根据SIFT算法匹配出的特征点之间的可靠性得分对它们进行排序,然后取出得分最高的前两个点,作为左右图像中的可靠匹配点。具体来说:
- `good_matches`是经过筛选后的SIFT算法匹配出的可靠点对
- `reliability_scores = [match.distance for match in good_matches]`将每个点对的可靠性得分存储到一个列表中
- `sorted_indices = np.argsort(reliability_scores)` 对可靠性得分进行排序,并将排序后的索引存储到`sorted_indices`中
- `sorted_matched_points_left = matched_points_left[sorted_indices]` 和 `sorted_matched_points_right = matched_points_right[sorted_indices]`分别将左右图像中对应的点按照可靠性得分进行排序
- `reliable_points_left = sorted_matched_points_left[:2]` 和 `reliable_points_right = sorted_matched_points_right[:2]`分别取出左右图像中可靠匹配点中得分最高的前两个点
这样就得到了左右图像中最可靠的两个匹配点,可以用它们来进行后续的三角测量和深度估计等任务。
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