var_exp = [[], [], [], []]
时间: 2024-01-07 20:02:41 浏览: 52
根据提供的引用内容,var_exp = [[], [], [], []]是一个包含4个空列表的列表。如果想要打印出这个变量的相关信息,可以使用var_dump函数或者var_export函数。具体的方法如下:
1.使用var_dump函数打印变量的相关信息:
```php
<?php
$var_exp = [[], [], [], []];
var_dump($var_exp);
?>
```
输出结果为:
```
array(4) {
[0]=>
array(0) {
}
[1]=>
array(0) {
}
[2]=>
array(0) {
}
[3]=>
array(0) {
}
}
```
2.使用var_export函数打印变量的相关信息:
```php
<?php
$var_exp = [[], [], [], []];
var_export($var_exp);
?>
```
输出结果为:
```
array (
0 =>
array (
),
1 =>
array (
),
2 =>
array (
),
3 =>
array (
),
)
```
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import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()
这段代码是在进行主成分分析(PCA)的数据预处理和可视化操作。首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式,然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理,接着计算数据集的协方差矩阵并求解其特征值和特征向量,用于评估数据集的主要特征。随后,进行主成分分析,将数据集映射到低维空间,以便进行可视化展示。最后,使用 matplotlib 库进行可视化处理,展示数据在主成分空间中的分布情况。整个代码块的目的是为了帮助数据科学家更好地理解数据集的特征和分布情况,从而更好地进行建模和分析。
r=16; [hei, wid] = size(I); N = boxfilter(ones(hei, wid), r); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I = boxfilter(I, r) ./ N; mean_p = boxfilter(p, r) ./ N; mean_Ip = boxfilter(I.*p, r) ./ N; cov_Ip = mean_Ip - mean_I .* mean_p; % this is the covariance of (I, p) in each local patch. mean_II = boxfilter(I.*I, r) ./ N; var_I = mean_II - mean_I .* mean_I; %weight epsilon=(0.001*(max(p(:))-min(p(:))))^2; r1=1; N1 = boxfilter(ones(hei, wid), r1); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I1 = boxfilter(I, r1) ./ N1; mean_II1 = boxfilter(I.*I, r1) ./ N1; var_I1 = mean_II1 - mean_I1 .* mean_I1; chi_I=sqrt(abs(var_I1.*var_I)); weight=(chi_I+epsilon)/(mean(chi_I(:))+epsilon); gamma = (4/(mean(chi_I(:))-min(chi_I(:))))*(chi_I-mean(chi_I(:))); gamma = 1 - 1./(1 + exp(gamma)); %result a = (cov_Ip + (eps./weight).*gamma) ./ (var_I + (eps./weight)); b = mean_p - a .* mean_I; mean_a = boxfilter(a, r) ./ N; mean_b = boxfilter(b, r) ./ N; q = mean_a .* I + mean_b; end function imDst = boxfilter(imSrc, r)
这段代码实现了什么功能?
这段代码实现了导向滤波器的过程,用于图像去噪和图像锐化等。具体来说,代码中首先定义了一个窗口大小r,然后根据窗口大小r计算出每个局部块的大小N,并使用boxfilter函数对输入图像I和引导图像p进行均值滤波,得到图像的平均值mean_I和引导图像的平均值mean_p,以及图像和引导图像的乘积的平均值mean_Ip,用于计算协方差cov_Ip和方差var_I。
接着,通过设置一个权值epsilon,使用boxfilter函数对输入图像I进行均值滤波,得到图像的平均值mean_I1和平方和的平均值mean_II1,用于计算协方差的平方和chi_I。然后,根据chi_I和epsilon计算权重weight和gamma,其中gamma是一个调节因子,用于调整协方差的影响。最后,根据协方差cov_Ip、方差var_I、权重weight和调节因子gamma计算出滤波后的图像q,并输出结果。
该函数中还定义了一个名为boxfilter的函数,用于对输入图像进行均值滤波。