min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

时间: 2024-04-13 13:26:21 浏览: 194
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moshishibie.rar_打开图像_灰度图像打开_线性拉伸

这是一个使用OpenCV库中的函数cv2.minMaxLoc()的代码行。它用于在给定的图像中找到最小值和最大值，以及它们的位置。 - `min_val` 是图像中的最小值。 - `max_val` 是图像中的最大值。 - `min_loc` 是最小值的位置（坐标）。 - `max_loc` 是最大值的位置（坐标）。 该函数通常用于图像处理和计算机视觉中，可以帮助找到图像中的最亮和最暗区域，或者找到匹配模板的位置。
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2. void insert( iterator loc, size_type num, const TYPE &val ); 在位置loc前插入num个值为val的连续元素。 3. void insert( iterator loc, input_iterator start, input_iterator end ); 插入一个范围...

def match(target, template, color): global object # 获得模板图片的高宽尺寸 theight, twidth = template.shape[:2] # 执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_SQDIFF_NORMED) # 归一化处理 cv2.normalize(result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1) # 寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # 匹配值转换为字符串 # 对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc # 对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc strmin_val = str(min_val) # 绘制矩形边框，将匹配区域涂成白色 # min_loc：矩形定点 # (min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight)：矩形的宽高 # color：矩形的边框颜色；2：矩形边框宽度 cv2.rectangle(target, min_loc, (min_loc[0] + twidth, min_loc[1] + theight), color, -1) # 返回操作后图像，以及对象的四点坐标 return [target, (int(min_loc[0]), int(min_loc[1]), int(min_loc[0] + twidth), int(min_loc[1] + theight))]

2. 采用cv2.TM_SQDIFF_NORMED方式执行模板匹配。 3. 对匹配结果进行归一化处理。 4. 寻找矩阵中的最小值及其位置。 5. 绘制矩形边框，将匹配区域涂成白色。 6. 返回操作后的图像以及对象的四个点的坐标。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./test.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(df,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示could not convert string to float，怎么修改

sns.heatmap(df_numeric, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show() 2. 将非数值型的列转化为数值型： ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].min().min() max_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].max().max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示"['FactoryName' 'JiJXH'] not in index"，怎么修改

sns.heatmap(plv_tb, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) 在上述代码中，plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]...

def _get_pic(self, img1, pic_name, delta_color, sim, method): img2 = pic_name if method <= 5: # 只匹配指定的颜色图像，参数mask表示参与匹配的像素矩阵 if delta_color and isinstance(delta_color, str): lower, upper = color_to_range(delta_color, 1.0) lower, upper = lower_upper21(lower, upper) mask = cv2.inRange(img2, tuple(lower), tuple(upper)) elif delta_color and (isinstance(delta_color, list) or isinstance(delta_color, tuple)): lower, upper = delta_color # lower, upper = lower_upper21(lower, upper) img2_hsv = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(img2_hsv, tuple(lower), tuple(upper)) else: mask = None result = cv2.matchTemplate(img1, img2, method, mask=mask) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) yloc, xloc = np.where(result >= sim) height, width = img2.shape[:2] return result, min_val, max_val, min_loc, max_loc, yloc, xloc, height, width 解析代码

这段代码的作用是获取图片，具体参数包括img1、pic_name、delta_color、sim和method。其中img1表示图片1，pic_name表示图片名称，delta_color表示颜色差异，sim表示相似度，method表示方法。代码中使用if语句判断...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示list index out of range，怎么修改

2. min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() 和 max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() 中的 [:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]] 也应该改为 [:, [...

请解析下列代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab #获取中心点位置 def find_image_on_screen(image_path): # 读取要识别的图片 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 获取屏幕截图 screenshot = np.array(ImageGrab.grab()) # 将截图转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用模板匹配找到图像在屏幕中的位置 res = cv2.matchTemplate(gray, image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 返回图像的位置和大小 top_left = max_loc h, w = image.shape bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) return (top_left[0] + w // 2, top_left[1] + h // 2) find_image_on_screen("baidu.png") time.sleep(2)

1. 导入需要的 Python 模块：cv2、numpy、pynput 和 PIL。 2. 定义一个函数 find_image_on_screen，用于在屏幕中查找指定图片的位置。 - 该函数首先读取需要查找的图片（通过参数 image_path 指定）。 - 然后...

import cv2 # 读取目标图和样本图 target_img = cv2.imread("target.jpg") sample_img = cv2.imread("sample.jpg") # 获取样本图的宽度和高度 sample_height, sample_width = sample_img.shape[:2] # 使用 TM_CCOEFF_NORMED 方法进行模板匹配 res = cv2.matchTemplate(target_img, sample_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取匹配结果中的最大值和最大值的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 如果最大值大于0.8，则说明目标图中存在样本图 if max_val > 0.8: # 计算样本图在目标图中的左上角和右下角坐标 top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + sample_width, top_left[1] + sample_height) # 在目标图中绘制出样本图的位置 cv2.rectangle(target_img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Result", target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: print("目标图中不存在样本图")

然后使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配，并使用cv2.minMaxLoc()函数获取匹配结果中的最大值和最大值的位置。 如果最大值大于0.8，则说明目标图像中存在样本图像。可以计算出样本图像在目标图像中的左上...

import cv2 # 读取样本图像和目标图像 sample_image = cv2.imread('D:/Opencvoutput/sample4.png') target_image = cv2.imread('D:/test/bssd.png') # 识别样本图像在目标图像中的位置 result = cv2.matchTemplate(target_image, sample_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取最相似的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # 获取样本图像的宽度和高度 sample_width, sample_height = sample_image.shape[:2] if max_val > 0.9: # 获取最相似位置的左上角坐标和右下角坐标 top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + sample_width, top_left[1] + sample_height) # 裁切含有样本图像的部分 cropped_image = target_image[top_left[1]:bottom_right[1], top_left[0]:bottom_right[0]] # 将裁切后的图像保存到指定位置 cv2.imwrite('D:/Opencvoutput/result.png', cropped_image)

其中，样本图像和目标图像分别使用cv2.imread()方法读取，通过cv2.matchTemplate()方法获取最相似位置，然后通过cv2.minMaxLoc()方法获取最相似位置的左上角和右下角坐标，再通过切片操作获取含有样本图像的部分裁剪...

请根据刚才的报错，改良以下代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab # 读取目标图片 target_img = cv2.imread("baidu.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建一个Controller对象 mouse = Controller() # 获取屏幕截图 screenshot = ImageGrab.grab() # 将截图转换为numpy数组 screen = np.array(screenshot) # 保存截图为screen.png screenshot.save('screen.png') # 在屏幕上搜索目标图片 result = cv2.matchTemplate(screen, target_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc h, w = target_img.shape[:2] bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 模拟鼠标点击目标图片的位置 mouse.position = (top_left[0] + w//2, top_left[1] + h//2) mouse.press(Button.left) mouse.release(Button.left) time.sleep(2)

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc h, w = target_img.shape[:2] bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 模拟鼠标点击目标图片的位置 mouse.position...

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

best_lda_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_lda_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_lda_train_scores.append(train_res1) best_lda_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append...

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as npvgg = models.vgg16(pretrained=True).featuresvgg.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0)对当前代码修改为使用当前项目下的vgg16.pth

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc # 左上角坐标 bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标 # 返回小图在...

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as np# 加载自定义的vgg16模型vgg = models.vgg16(pretrained=False)vgg.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))vgg.features.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0) 对这个代码打包PyInstaller 中出现了无限递归问题

这个问题可能是因为 PyInstaller 在打包的时候没有正确处理 torch 库中的一些依赖关系导致的。...具体使用方法可以参考 PyTorch 的官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/notes/pytorch2.html#bundling-inputs

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): # get all possible values for the current column col_values = set(train[col].unique()) if None in col_values: col_values.remove(None) # replace value with mode if it does not appear in the training set mode = train[col].mode()[0] df_val.loc[~df_val[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode test.loc[~test[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].insull.any(): df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)检查错误和警告并修改

df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() df_val[f'{col}_mean_target...

acc_val = zeros(length(opt.lambda), length(opt.Sim_scale)); for i = 1 : length(opt.lambda) load(['../SynC_CV_classifiers/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(opt.lambda(i)) '.mat'], 'W_record'); for j = 1 : nr_fold Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{j}, :); Yval = Ytr(fold_loc{j}); W = W_record{j}; for k = 1 : length(opt.Sim_scale) Sim_base = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Ybase), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); Sim_val = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Yval), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); V = pinv(Sim_base) * W; Ypred_val = test_V(V, Sim_val, Xval, Yval); acc_val(i, k) = acc_val(i, k) + evaluate_easy(Ypred_val, Yval) / nr_fold; end clear W; end clear W_record;

在每一折中，首先根据当前折的索引 fold_loc{j}，从训练集 Ytr 中移除相应的样本，得到新的 Ybase 和 Xval、Yval。然后加载对应的权重 W。 接下来，通过一个嵌套循环遍历 opt.Sim_scale，计算基于 ...

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:, "AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:, "AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs....

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 对数据进行归一化处理 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test = min_max_scaler.transform(X_test) y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)画它的loss曲线

plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() 其中，history对象记录了训练过程...

if(isempty(direct_test) || length(direct_test) == 1) load(['../EXEM_CV_results/EXEM_GZSL_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'val_HM_eu', 'val_HM_seu', 'val_bias_eu', 'val_bias_seu', 'opt'); if (strcmp(test_type, 'acc_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'acc_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); else disp('Wrong test type!'); return; end C = opt.C(loc_C(1)); nu = opt.nu(loc_nu(1)); gamma = opt.gamma(loc_gamma(1)); pca_d = opt.pca_d(loc_pca_d(1)); disp([loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1), fixed_bias]); else fixed_bias = direct_test(5); C = direct_test(1); nu = direct_test(2); gamma = direct_test(3); pca_d = direct_test(4); end

根据 test_type 的不同，使用函数 find_max 在相应的结果矩阵中找到最大值，并得到对应的 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d。根据 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d 的值，从 val_bias_eu 或 val_bias_...

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