new_shape[idx] = *(p + (b + offset +(i*x*y*bufsizeof)));
时间: 2024-01-17 14:59:37 浏览: 27
这个代码看起来是在对一个数组进行赋值操作,具体解释如下:
- `new_shape` 是一个数组。
- `idx` 是一个下标,用来指定将要赋值的数组元素。
- `p` 是一个指向某个内存地址的指针。
- `b` 是一个指向某个内存地址的指针。
- `offset` 是一个整数值。
- `i` 是一个整数值。
- `x` 是一个整数值。
- `y` 是一个整数值。
- `bufsizeof` 是一个整数值,表示 `p` 和 `b` 指针所指向的内存块的大小。
这行代码的作用是将 `p` 指针指向的内存块中,第 `(i * x * y * bufsizeof)` 个字节的值赋值给 `new_shape` 数组中下标为 `idx` 的元素。具体过程是:
- 首先计算出需要访问的内存块中的字节偏移量,即 `(i * x * y * bufsizeof)`。
- 然后将指针 `p` 加上这个偏移量,指向需要访问的内存块中的字节位置。
- 最后将这个位置的值赋给 `new_shape` 数组中下标为 `idx` 的元素。
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idx = x**2 + y**2 < 1 hole = x**2 + y**2 < 0.25 idx = np.logical_and (idx,~hole)代码含义
这段代码定义了两个布尔型矩阵idx和hole,分别表示x^2 + y^2 < 1和x^2 + y^2 < 0.25的条件。然后使用np.logical_and函数对两个矩阵取逻辑与,赋值给idx。这意味着idx现在只包含满足x^2 + y^2 < 1 且 x^2 + y^2 >= 0.25的位置的值为True,其余位置的值为False。
import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the vectorized implementation of bilinear interpolation. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate the interpolation values res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 在res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生错误operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)
这个错误是由于形状不匹配导致的。你可以在计算 `res` 之前,先调整 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状,使其与 `a` 的形状相匹配。可以使用 `np.expand_dims` 函数来添加额外的维度。修改代码如下:
```python
x_idx = np.expand_dims(x_idx, axis=-1)
y_idx = np.expand_dims(y_idx, axis=-1)
```
然后再重新计算 `res`。
希望这可以解决你的问题!如果还有其他问题,请随时提问。
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