b = np.argwhere(L == i)

时间: 2023-10-08 08:04:14 浏览: 71
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# Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）

star5星 · 资源好评率100%
这行代码是在使用 NumPy 库中的 argwhere 函数，根据条件返回输入数组中符合条件的元素的索引值。在这里，输入数组 L 中与 i 相等的元素的索引值被存储在 b 中。具体来说，b 是一个二维数组，每一行表示一个符合条件的元素的索引，第一列为该元素在 L 中的行索引，第二列为该元素在 L 中的列索引。
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np.mean np.cov numpy.corrcoef pyplot.scatter pyplot.contour函数

np.mean() 搬运 :https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/78397329?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task >>> a = np.array([[1, 2], [3...

b = np.argwhere(L == i)返回的是啥

b = np.argwhere(L == i) 返回的是一个 Numpy 数组，其中存储了数组 L 中所有等于 i 的元素的索引。具体来说，如果 L 的形状为 (m, n)，则 b 的形状为 (k, 2)，其中 k 是等于 i 的元素的数量，第...

indexName = np.argwhere(scoreAll==name )

具体来说，np.argwhere() 函数会返回一个包含所有符合条件的元素下标的数组，每个下标都是一维数组。在这个代码中，scoreAll==name 会返回一个和 scoreAll 同样大小的布尔型数组，其中符合条件的元素对应的值...

empty_index_list = np.argwhere(np.array(state) == 0)

在这个例子中，我们使用 np.array(state) 将 state 转换为 numpy 数组，然后使用 == 0 来判断数组中哪些元素的值为 0，最后使用 argwhere 函数返回这些元素的索引。empty_index_list 将会是一个包含所有值为 0 的...

posset = np.reshape(np.argwhere(temLabel[i] != 0), [-1]) 代码解释

- np.argwhere(temLabel[i] != 0)：这个函数会返回一个数组中所有不等于0的元素的下标，返回值是一个二维数组，第一维表示有多少个不等于0的元素，第二维表示这些元素在原数组中的下标。 - np.reshape(..., [-1])...

解释代码： elif isinstance(m0, nn.Conv2d): idx0 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(start_mask.cpu().numpy()))) idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(end_mask.cpu().numpy()))) print('In shape: {:d} Out shape:{:d}'.format(idx0.shape[0], idx1.shape[0])) w = m0.weight.data[:, idx0, :, :].clone() w = w[idx1, :, :, :].clone() m1.weight.data = w.clone()

这是一个 PyTorch 模型中网络层权重剪枝的代码段，主要功能是根据指定的起始和终止剪枝掩码，将卷积层的输入通道和输出通道进行筛选和更新。具体来说，首先从起始和终止掩码中取出相关的通道索引，然后根据这些索引...

# 定义获得时序最大值坐标的函数 def TSMaxIndex(array, first = True): array = np.array(array).flatten() if first: return np.argmax(array) else: max_index = np.argwhere(array == np.amax(array)).flatten() return max_index[-1]

TSMaxIndex函数是一个用于获得时序最大值坐标的函数。...如果指定返回最后一个最大值的索引（first参数为False），则使用numpy的argwhere方法找到所有最大值的索引，然后返回最后一个最大值的索引。

import numpy as np import cv2 def ComputeMinLevel(hist, pnum): index = np.add.accumulate(hist) return np.argwhere(index>pnum * 8.3 * 0.01)[0][0] def ComputeMaxLevel(hist, pnum): hist_0 = hist[::-1] Iter_sum = np.add.accumulate(hist_0) index = np.argwhere(Iter_sum > (pnum * 2.2 * 0.01))[0][0] return 255-index def LinearMap(minlevel, maxlevel): if (minlevel >= maxlevel): return [] else: index = np.array(list(range(256))) screenNum = np.where(index<minlevel,0,index) screenNum = np.where(screenNum> maxlevel,255,screenNum) for i in range(len(screenNum)): if screenNum[i]> 0 and screenNum[i] < 255: screenNum[i] = (i - minlevel) / (maxlevel - minlevel) * 255 return screenNum def CreateNewImg(img): h, w, d = img.shape newimg = np.zeros([h, w, d]) for i in range(d): imghist = np.bincount(img[:, :, i].reshape(1, -1)[0]) minlevel = ComputeMinLevel(imghist, h * w) maxlevel = ComputeMaxLevel(imghist, h * w) screenNum = LinearMap(minlevel, maxlevel) if (screenNum.size == 0): continue for j in range(h): newimg[j, :, i] = screenNum[img[j, :, i]] return newimg if __name__ == '__main__': img = cv2.imread('D:\shujuji\wu\\Image_20230225221250865.jpg') newimg = CreateNewImg(img) cv2.imshow('original_img', img) cv2.imshow('new_img', newimg / 200) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()修改调整图片大小

抱歉，根据您提供的代码，我无法直接回答您的问题。该代码是用Python和OpenCV库编写的图像处理程序，用于调整图像的亮度和对比度。如果您需要调整图片大小，可以使用OpenCV的resize()函数。例如，可以使用以下代码将...

out_channel_idx = np.argwhere(CBLidx2mask[idx].cpu().numpy())[:, 0].tolist()

具体来说，它首先使用 CBLidx2mask[idx] 选择对应的掩码数组，然后使用 cpu().numpy() 将其转换为 NumPy 数组，接着使用 argwhere() 函数找到非零值的索引，最后使用 [:, 0].tolist() 将这些索引转换为 ...

nameIndex = np.argwhere(scoreAll == name) print(nameIndex) print('{}同学的平均成绩为{:.2f}'.format(name,np.mean(scoreNum[nameIndex[0,0]-1, 0:])))解释一下这段python代码

nameIndex = np.argwhere(scoreAll == name)这一行代码使用np.argwhere()函数在scoreAll数组中找到了所有等于name的元素（即学生名字为name的学生）。argwhere()函数返回的是一个数组，其中每个元素代表...

import numpy as np with open('成绩单数字.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: s = file.read().replace('\n', ',').split(',') scoreAll = np.array(list(s)).reshape(6, 8) # 字符串s转成列表，转为6行8列的数组 #print(scoreAll) # 输出数组scoreAll scoreNum = scoreAll[1:, 2:].astype(int) #数组scoreAll中非数值型字符串去掉,转为整型，生成数组 #print(scoreNum) # 输出数组scoreNum name = input() course = input() indexName = np.argwhere(scoreAll==name ) print(indexName) print('{}同学的平均成绩为{:.2f}'.format(scoreAll[indexName[0,0],0],np.average(scoreNum[indexName[0,0]-1, 0:]))) indexCourse = np.argwhere(scoreAll==course ) print(indexCourse) print('{}课程平均成绩为{:.2f}'.format(scoreAll[0,indexCourse[0,1]],np.average(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2]))) print('该课程中位数为{:.2f}'.format(np.median(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2]))) print('该课程标准差为{:.2f}'.format(np.std(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2])))

这段代码是一个Python程序，读取了一个成绩...代码使用np.argwhere()函数查找数组中对应元素的索引，然后使用np.average()函数计算平均值，np.median()函数计算中位数，np.std()函数计算标准差，最终输出了对应的结果。

import cv2 import numpy as np def get_largest_connected_component_points(mask): # 连通域标记 _, labels, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(mask, connectivity=8) # 获取连通域的面积 areas = stats[:, cv2.CC_STAT_AREA] # 找到面积最大的连通域的标签 largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # 提取连通域的坐标点 points = np.argwhere(labels == largest_label) return points

然后，它找到面积最大的连通域的标签，并使用np.argwhere函数提取该连通域的坐标点。 这个函数在获取最大面积连通域的坐标点方面是正确的。它使用了连通域分析的方法来找到连通域并计算其面积，然后选择面积最大的...

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到面积最大的连通域的标签 # largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # areas第一元素是背景的面积，所以要从除开背景之外的元素中找 areas_cont = np.array([cv2.contourArea(cnt) for cnt in contours]) largest_label = np.argmax(areas_cont) # 提取连通域的坐标点 max_area_contour = contours[largest_label] # 创建一个与掩模大小相同的零矩阵 max_area_mask = np.zeros_like(mask) # 将最大连通域的像素设置为1 cv2.drawContours(max_area_mask, [max_area_contour], -1, 1, thickness=cv2.FILLED) # 获取最大连通域的像素坐标 max_area_coords = np.argwhere(max_area_mask == 1) print(max_area_coords.shape)ada

这段代码的作用是找到给定掩模（mask）中...最后，通过np.argwhere()函数获取max_area_mask中值为1的像素坐标，存储在max_area_coords中。 代码最后打印出max_area_coords的形状，即最大连通域的像素坐标数量和维度。

从max_area_contour = contours[max_area_idx]开始替换为 # 创建一个与掩模大小相同的零矩阵 max_area_mask = np.zeros_like(binary) # 将最大连通域的像素设置为1 cv2.drawContours(max_area_mask, [max_area_contour], -1, 1, thickness=cv2.FILLED) # 获取最大连通域的像素坐标 max_area_coords = np.argwhere(max_area_mask == 1) print("Max area coordinates:", max_area_coords)

非常抱歉再次给出了错误的答案。...最后，我们使用 np.argwhere() 函数获取最大连通域掩模中所有像素值为255的坐标。 非常抱歉之前给出的错误答案。希望这次能够解决您的问题。如果您还有其他疑问，请随时提问。

coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min这段代码是返回一个二维数组吗

此处使用了NumPy中的argwhere函数，它会返回所有满足条件的元素的索引，返回的结果是一个元素索引的二维数组，每一行是一个元素的索引，第一列表示行号，第二列表示列号。在这段代码中，通过条件DSM.ReadAsArray(x_...

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=40) print(result)这段代码怎么改可以没有以下错误in method 'BandRasterIONumPy', argument 3 of type 'double'

coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) 这里传入到ReadAsArray函数中的参数是x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min，这些参数的类型需要是int型的...

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