def h5_dist_loader(data_dir): with h5py.File(data_dir, 'r') as f: height, width = f['height'][0], f['width'][0] category_num = f['category_num'][0] train_map, val_map, test_map = f['train_label_map'][0], f['val_label_map'][0], f['test_label_map'][0] return height, width, category_num, train_map, val_map, test_map
时间: 2024-02-26 22:56:16 浏览: 11
这段代码是一个 Python 函数,函数名为 `h5_dist_loader`,它的作用是从指定的 H5 文件中读取数据。函数接收一个参数 `data_dir`,表示 H5 文件的路径。函数使用 `h5py` 库来读取 H5 文件中的数据。函数返回值包括 `height`、`width`、`category_num`、`train_map`、`val_map` 和 `test_map` 这些变量,它们分别表示数据集中的图像高度、宽度、类别数、训练集、验证集和测试集的标签映射。
相关问题
#计算Mahalanobis距离 def i_maha_dist(x, y):
Mahalanobis距离是一种考虑特征之间相关性的距离度量方法,它可以用来衡量两个向量之间的距离。Mahalanobis距离可以通过以下公式计算:
d(x,y) = sqrt((x-y)^T S^(-1) (x-y))
其中,x和y是两个向量,S是它们协方差矩阵的估计值,^(T)表示转置,^(−1)表示逆矩阵。
以下是计算Mahalanobis距离的Python函数实现:
```python
import numpy as np
def i_maha_dist(x, y):
"""
计算Mahalanobis距离
:param x: 向量x
:param y: 向量y
:return: Mahalanobis距离
"""
if len(x) != len(y):
return -1
S = np.cov([x, y])
S_inv = np.linalg.inv(S)
delta = np.array(x) - np.array(y)
return np.sqrt(np.dot(np.dot(delta, S_inv), delta.T))
```
这个函数接受两个向量x和y作为输入,并返回它们之间的Mahalanobis距离。如果两个向量长度不相等,则返回-1。该函数使用了NumPy库来计算协方差矩阵和逆矩阵,因此需要先安装NumPy库。
# 计算欧几里得距离 def i_euclid_dist(x, y):
欧几里得距离是指在几何空间中两点之间的距离,可以用以下公式计算:
d(x,y) = sqrt(sum((xi-yi)^2))
其中,x和y是两个n维向量,xi和yi是它们对应维度上的值。
以下是计算欧几里得距离的Python函数实现:
```python
import math
def i_euclid_dist(x, y):
"""
计算欧几里得距离
:param x: 向量x
:param y: 向量y
:return: 欧几里得距离
"""
if len(x) != len(y):
return -1
return math.sqrt(sum([(xi - yi) ** 2 for xi, yi in zip(x, y)]))
```
这个函数接受两个向量x和y作为输入,并返回它们之间的欧几里得距离。如果两个向量长度不相等,则返回-1。