iris_array = np.array([[float(val) for val in row[:-1]] for row in iris_list]) mean = np.mean(iris_array, axis=0) variance = np.var(iris_array, axis=0) std_deviation = np.std(iris_array, axis=0) median = np.median(iris_array, axis=0) print("iris 各列属性均值为：", mean) print("iris 各列属性方差为：", variance) print("iris 各列属性标准差为：", std_deviation) print("iris 各列属性中位数为：", median) 是什么意思

这段代码是用来计算 iris 数据集中各列属性的均值、方差、标准差和中位数的。首先将 iris 数据集转换为一个 numpy 数组 iris_array，然后分别计算各列属性的均值、方差、标准差和中位数，并将结果打印出来。

相关问题

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, )

这段代码定义了一个自定义数据集类（可能是用于图像分割任务），其中包含了getitem方法用于获取数据。

在getitem方法中，根据数据集的split属性判断是训练集还是验证集。如果是训练集，首先获取对应索引的可见光图像路径（vis_path）、红外图像路径（ir_path）和标签路径（label_path）。然后，使用PIL库的Image.open函数读取可见光图像和标签图像，并使用cv2.imread函数读取红外图像（以灰度图像形式）。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函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。

如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path）和红外图像路径（ir_path），并进行和训练集相同的预处理操作。

最后，根据数据集的split属性，返回不同的数据组合。如果是训练集，返回可见光图像、红外图像、标签图像和名称；如果是验证集，返回可见光图像、红外图像和名称。

这个数据集类用于加载图像数据，并返回用于训练或验证的数据组合。

def softmax(probs): max_val = np.max(probs, axis=0) p_exp = np.exp(probs - max_val) p_exp_sum = np.sum(p_exp, axis=0) return p_exp / p_exp_sum

这是一个 softmax 函数，用于对输入的概率分布进行归一化处理。具体实现方法如下：

- `softmax(probs)`：函数名称，输入参数 probs 是一个 numpy 数组，表示概率分布。
- `max_val = np.max(probs, axis=0)`：找到 probs 数组中的最大值，axis=0 表示对每列求最大值。
- `p_exp = np.exp(probs - max_val)`：对 probs 中的每个元素减去最大值，然后进行指数运算。
- `p_exp_sum = np.sum(p_exp, axis=0)`：对 p_exp 数组中的每列求和，得到每列元素的指数和。
- `return p_exp / p_exp_sum`：将 p_exp 数组中的每个元素除以对应列的指数和，得到归一化后的概率分布。

softmax 函数常用于机器学习中的分类问题，通过对分类器的输出进行 softmax 处理，可以得到各个分类的概率分布。