是什么意思np.true_divide

时间: 2023-10-11 22:04:46 浏览: 51
np.true_divide是numpy库中的函数,用于执行真除法操作,即将两个数组中的元素进行相除,返回一个新的数组,其中每个元素都是被除数数组中对应位置的元素除以除数数组中对应位置的元素。这个函数与普通的除法运算符/的区别在于,/会执行截断除法(即整数除法),而np.true_divide会执行浮点数除法(即保留小数)。
相关问题

np.floor_divide

`np.floor_divide` 是 numpy 库中的一个函数,用于对两个数组进行逐元素的向下取整除法运算,返回结果数组。 它的函数定义为:`np.floor_divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])`。 参数说明: - x1, x2:array_like,输入的两个数组。 - out:ndarray,输出数组。 - where:array_like,用于指定运算的条件。 - dtype:数据类型,返回数组的数据类型。 - subok:bool,是否返回子类。 - signature:签名,用于控制类型的推断。 返回值:ndarray,元素为两个数组元素按照向下取整除法运算的结果。 例如,`np.floor_divide([1, 2, 3, 4, 5], 2)` 将返回 `[0, 1, 1, 2, 2]`,因为在向下取整除法运算中,1/2=0.5向下取整为0,2/2=1,3/2=1.5向下取整为1,4/2=2,5/2=2.5向下取整为2。

为以下代码添加注释131.y0 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t1 - t, t1 - t0)), np.sin(theta))   132.        y1 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t - t0, t1 - t0)), np.sin(theta))   133.        qt = y0 * q0 + y1 * q1  

# 以下代码用于计算在时间区间[t0, t1]内t时刻的插值 # theta是插值参数,通常为0.5,q0和q1是两个时间节点的量 # t0和t1是时间节点,t为插值时间 # 先计算插值参数对应的权重 y0 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t1 - t, t1 - t0)), np.sin(theta)) y1 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t - t0, t1 - t0)), np.sin(theta)) # 计算插值的结果 qt = y0 * q0 + y1 * q1

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这段代码在运行时import SimpleITK as sitkimport numpy as npimport os# 设置文件路径data_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/'save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017/'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义函数将3D图像保存为2D的.png格式def save_image_as_png(image, save_folder, name_prefix): for i in range(image.shape[2]): slice = np.squeeze(image[:, :, i]) slice = slice.astype(np.float32) slice *= 255.0/slice.max() slice = slice.astype(np.uint8) save_name = os.path.join(save_folder, name_prefix + '_' + str(i) + '.png') sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(slice), save_name)# 读取Training Batch 1中的图像image_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1/volume-0.nii')image = sitk.ReadImage(image_path)image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)save_folder = os.path.join(save_path, 'image')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(image_array, save_folder, 'img')# 读取Training Batch 2中的标签label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2/segmentation-0.nii')label = sitk.ReadImage(label_path)label_array = sitk.GetArrayFromImage(label)# 将标签转换为灰度图并保存label_array[label_array == 1] = 128label_array[label_array == 2] = 255save_folder = os.path.join(save_path, 'mask')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(label_array, save_folder, 'mask')会出现RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide slice *= 255.0/slice.max()这种情况,修复它,并给出完整代码

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