def standardize(self, array, state, node_type, mean=None, std=None): if mean is None and std is None: mean, std = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is None and std is not None: mean, _ = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is not None and std is None: _, std = self.get_standardize_params(state, node_type) return np.where(np.isnan(array), np.array(np.nan), (array - mean) / std)
时间: 2023-02-19 07:47:15 浏览: 56
这是一个Python函数的代码,作用是对输入的数组进行标准化处理。如果两个参数mean和std都没有给定,则函数会调用函数get_standardize_params()来计算mean和std;如果mean没有给定但std给定了,则函数会使用get_standardize_params()来计算mean;如果mean给定但std没有给定,则函数会使用get_standardize_params()来计算std。最终返回的是经过标准化处理的数组。如果原始数组中有任意一个元素是NaN,则对应的位置的值也是NaN。
相关问题
def __init__(self, node_type_list, standardization, scenes=None, attention_radius=None, robot_type=None): self.scenes = scenes self.node_type_list = node_type_list self.attention_radius = attention_radius self.NodeType = NodeTypeEnum(node_type_list) self.robot_type = robot_type self.standardization = standardization self.standardize_param_memo = dict() self._scenes_resample_prop = None
这是一个 Python 代码的类的初始化函数 `__init__`。它接收参数:
- node_type_list:节点类型列表
- standardization:标准化参数
- scenes:场景(可选)
- attention_radius:关注半径(可选)
- robot_type:机器人类型(可选)
在函数内部,它会定义和初始化多个类的成员变量:
- self.scenes:场景
- self.node_type_list:节点类型列表
- self.attention_radius:关注半径
- self.NodeType:节点类型枚举
- self.robot_type:机器人类型
- self.standardization:标准化参数
- self.standardize_param_memo:标准化参数备忘录,一个字典类型
- self._scenes_resample_prop:场景重采样比例,初始值为 None。
assert list_ch_train == list_ch_test, 'Mismatch in channels!' X_train, X_test = standardize(X_train, X_test)
这段代码的作用是检查`list_ch_train`和`list_ch_test`是否相等,如果不相等则抛出异常。`X_train`和`X_test`被传递给`standardize`函数进行标准化处理,并返回标准化后的`X_train`和`X_test`。这里的标准化处理可以是对数据进行中心化、缩放或其他形式的预处理,目的是提高模型的性能和泛化能力。
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