vis = np.array(vis.cpu()).transpose((1,2,0))

时间: 2023-09-01 22:14:05 浏览: 102
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python将txt文件读入为np.array的方法

vis = np.array(vis.cpu()).transpose((1,2,0))这一行代码是对numpy数组vis进行操作的，首先将vis从GPU内存中取出(cpu())，然后使用transpose函数将数组的维度进行转置，将原本的(1,2,0)顺序变为(2,0,1)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [pytorch--深度学习神经网络中可视化工具Visdom的使用](https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/103962286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

接下来，对可见光图像和红外图像进行预处理：将可见光图像转为numpy数组，并将通道维度转置为(2, 0, 1)，然后除以255.0进行归一化；将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在...

def make_numpy_grid(tensor_data, pad_value=0,padding=0): tensor_data = tensor_data.detach() vis = utils.make_grid(tensor_data, pad_value=pad_value,padding=padding) vis = np.array(vis.cpu()).transpose((1,2,0)) if vis.shape[2] == 1: vis = np.stack([vis, vis, vis], axis=-1) return vis什么意思

这段代码的作用是将给定的张量数据转换为numpy格式的网格图像，并可以指定填充值和填充大小。它使用了PyTorch的utils工具函数来创建网格图像，并进行了一些numpy处理来确保图像的通道数正确。最后返回numpy格式的...

翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清，考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

- a_real和b_real：表示供给曲线的截距和斜率，是一个长度为2的数组。 - c_real和d_real：表示需求曲线的截距和斜率，同样是一个长度为2的数组。 - p_min和p_max：表示机组功率的上下限，也是一个长度为2的数组。 - ...

import numpy as np p = np.array([[0.6,0.2,0.1,0.1],[0.2,0.5,0.2,0.1],[0.1,0.1,0.5,0.3],[0.5,0.2,0.2,0.1]]) r_1 = np.array([[1,0.6,0.4,0.2],[0.3,1,0.1,0.4],[0.4,0.3,1,0.2],[0.2,0.5,0.4,1]]) r_2 = np.array([[0,0.4,0.6,0.8],[0.7,0,0.9,0.6],[0.6,0.7,0,0.8],[0.8,0.5,0.6,0]]) amount_per_day = {} amount = np.array([500,500,500,500]) amount_per_day[0] = amount amount_per_day[1] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount.transpose())#第一天单独处理 for i in range(2,21): amount_per_day[i] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount_per_day[i - 1].transpose())+\ np.dot(np.multiply(p,r_2).transpose(),amount_per_day[i - 2].transpose()) amount_per_day[i] = np.array(list(map(int, amount_per_day[i][:])) ) #每次循环都取整 print(amount_per_day[20])代码解答

amount_per_day[i] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount_per_day[i - 1].transpose())+\ np.dot(np.multiply(p,r_2).transpose(),amount_per_day[i - 2].transpose()) amount_per_day[i] = np.array...

array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

a = np.array([[1.,2.],[3.,4.]]) print(a) 输出结果： [[1. 2.] [3. 4.]] (2) 实现代码： a_transpose = a.T print(a_transpose) 输出结果： [[1. 3.] [2. 4.]] (3) 实现代码： b = np.diag([1,1]) print...

left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514], [0, 273.368561888447, 227.072711052662], [0, 0, 1]]) right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0]) right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0]) rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953], [0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064], [0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]]) translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])以上为双目相机的相机参数，已知左相机拍摄的两个物体的二维坐标分别为（670，252）和（744，326），不要代码，请直接告诉我三维坐标和两个三维坐标之间距离

right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np....

exam1 = np.transpose(np.array(cols1[:1])) 和 exam2 = np.transpose(np.array(cols2[:1]))将exam1和exam2的数据和比你高在一起

exam2 = np.transpose(np.array(cols2[:1]))类似地，它对cols2的第一个元素进行了转置处理，存放的是cols2的第一列。 如果你想把exam1和exam2的数据放在一起比较，可以先检查它们是否具有相同的形状和...

out = np.array((gray, gray, gray)) out = np.transpose(out, (1,2,0))

这段代码是什么意思？ 这段代码的作用是将一张灰度图像转换为RGB彩色图像，具体地说，将gray（灰度图像）复制三...np.transpose()函数中的参数(1,2,0)代表将三个维度按照“height, width, channels”的顺序重新排列。

import os import cv2 import numpy as np def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list]) # 矩阵转置 temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test] data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test) return data_train,label_train,data_test, label_test

接着，使用os.listdir函数遍历数据集路径下的所有文件，对每个文件进行判断，如果文件名中包含'cat'字符串，则将该文件的路径添加到cats列表中，并将标签0添加到label_cats列表中；如果文件名中包含'dog'字符串，则...

for i in range(1, dimensions + 1): filename = 'AtrialFibrillationDimension' + str(i) + '_TEST.arff' # change to '_TRAIN.arff' to build training data file = open(filename, "r") dataset = arff.load(file) dataset = np.array(dataset['data']) data.append(dataset[ : , 0 : -1]) data = np.array(data) data = np.transpose(data, (1, 2, 0)) print(data.shape) np.save('X_test.npy', data)

在循环结束后，它将data列表转换为numpy数组，并使用np.transpose函数对数据进行转置，以调整维度的顺序。 最后，它打印出data的形状，并使用np.save函数将data保存为名为'X_test.npy'的文件。 这段代码的作用是...

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def show(s1, s2, label1, label2): x = [i for i in range(1000)] plt.plot(x, s1, 'r', label = label1) plt.hold(True) plt.plot(x, s2, 'g', label = label2) plt.hold() plt.legend() plt.show() if __name__ == "__main__": s1 = np.array([np.sin(float(x) / 20) for x in range(1000)]) s2 = np.array([float(x) / 50 for x in range(50)] * 20) show(s1, s2, 'Signal1', 'Signal2') A = np.array([[0.6, 0.4], [0.45, 0.55]]) x = np.dot(A, np.array([s1, s2])).transpose() show(x[:,0], x[:,1], 'Mic 1', 'Mic 2') # x -= x.mean() w = ica(x) [ps1, ps2] = np.dot(x, w).transpose() show(ps1, ps2, 'Component 1', 'Component 2')

然后，通过矩阵A对这两个信号进行混合得到了两个混合信号x[:,0]和x[:,1]。接着，使用ICA算法对混合信号进行分离，得到了两个独立成分ps1和ps2。最后，使用show函数将分离后的两个独立成分进行可视化。

解释如下代码：def match(desc1,desc2): """ For each descriptor in the first image, select its match in the second image. input: desc1 (descriptors for the first image), desc2 (same for second image). """ desc1 = np.array([d/np.linalg.norm(d) for d in desc1]) desc2 = np.array([d/np.linalg.norm(d) for d in desc2]) dist_ratio = 0.95 desc1_size = desc1.shape matchscores = np.zeros((desc1_size[0]),'int') desc2t = desc2.T # precompute matrix transpose for i in range(desc1_size[0]): dotprods = np.dot(desc1[i,:],desc2t) # vector of dot products dotprods = 0.9999*dotprods # inverse cosine and sort, return index for features in second image indx = np.argsort(np.arccos(dotprods)) # check if nearest neighbor has angle less than dist_ratio times 2nd if np.arccos(dotprods)[indx[0]] < dist_ratio * np.arccos(dotprods)[indx[1]]: matchscores[i] = int(indx[0]) return matchscores

输入是两个图像的描述符(desc1和desc2)，输出是一个数组(matchscores)，它的长度等于第一个图像中的描述符数量，数组的每个元素表示第一个图像中描述符的匹配项在第二个图像中的索引。 在函数中，首先对输入的描述...

解释：c = np.vstack((np.array(df[1][0:len(df)-1]),np.array(df[2][0:len(df)-1]))) cities=np.transpose(c)

这段代码的作用是将DataFrame数据中第一列和第二列的数据按照纵向...其中，np.vstack()函数是用来进行纵向叠加操作的，np.array()函数是将DataFrame数据转换为numpy数组，而np.transpose()函数则是将数组进行转置操作。

import pandas as pd import numpy as np a = pd.read_excel('sudutidu.xlsx', sheet_name='Sheet1',header=0).values a_11 = a[:,0] a_12 = a[:,1] a_13 = a[:,2] a_21 = a[:,3] a_22 = a[:,4] a_23 = a[:,5] a_31 = a[:,6] a_32 = a[:,7] a_33 = a[:,8] b = np.array([[a_11, a_21, a_31], [a_12, a_22, a_32], [a_13, a_23, a_33]]).transpose(2,1,0) # a=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,3,4]]) c = np.einsum('mij, mjk-> mik', b, b) print(b) print(c) d=np.trace(np.einsum('mij, mjk-> mik',b,b),axis1=1,axis2=2) print(d) print(d.shape) df=pd.DataFrame({'L':d}) df.to_csv("可以.csv",index=False) # a=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,3,4]]) # # print(a) # # b=np.dot(a,a) # c=np.trace(b) # print(b) # print(c)请解析代码所述公式算法

np.trace(np.einsum('mij, mjk-> mik',b,b),axis1=1,axis2=2) 表示对 c 矩阵在第 1 和第 2 个轴上进行求和。 6. 数据保存： 使用 pd.DataFrame 将计算得到的迹 d 转换为 DataFrame，并使用 df.to_csv 将...

cfa = np.array( [[0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [-0.5, 0.5, 0.5, -0.5], [0.65, 0.2784, -0.2784, -0.65], [-0.2784, 0.65, -0.65, 0.2764]]) cfa = np.expand_dims(cfa, axis=2) cfa = np.expand_dims(cfa, axis=3) cfa = paddle.to_tensor(cfa).astype('float32') # .cuda() cfa_inv = cfa.transpose([1,0,2,3])

最后，代码使用transpose函数对cfa_inv进行转置操作，将axis=0和axis=1交换位置，得到了cfa_inv张量。 这段代码的目的是将cfa数组转换为PaddlePaddle张量，并对cfa_inv进行了转置操作，用于后续的计算或处理。

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) data = data.reshape(1, -1, 1) print(data.shape) # 定义模型 input = keras.Input(shape=(9, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear')(input) model = keras.Model(inputs=input, outputs=output, name="fs_feature") model.summary() # 获取模型中所有层的权重列表 weights_list = model.get_weights() print("权重列表：", weights_list) # 修改第一层的权重 weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = np.transpose(np.array([weights])) # 设置所有层的权重 model.set_weights(weights_list) result = model.predict(data) print("原始数据：", data) print("滑动平均结果：", result.squeeze())出现错误

根据你提供的代码，我发现有一个错误：在修改第一层权重的代码中，应该使用np.array([weights])而不是np.transpose(np.array([weights]))。修改后的代码如下： import numpy as np from tensorflow import ...
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资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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