shape = np.array(slice_kspace.shape)

时间: 2023-04-06 22:00:59 浏览: 122
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php数组操作函数

这个问题是关于 Python 的 numpy 库的数组形状的问题，我可以回答。这个问题中的 shape 是一个 numpy 数组的属性，它表示该数组的维度大小。而 slice_kspace 是一个变量，它可能是一个 numpy 数组，也可能是其它类型的变量。因此，要回答这个问题，需要先了解 slice_kspace 的类型和值。
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此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

img_slice_array[img_slice_array == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice_array) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): ...

代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，怎么修改？给出完整代码

img_slice = np.array(Image.fromarray(img_slice).resize((512, 512), resample=Image.BICUBIC)) img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', ...

def predict_one_img(model, img_dataset, args): # def predict_one_img(model, img_dataset, data, target, args): dataloader = DataLoader(dataset=img_dataset, batch_size=1, num_workers=0, shuffle=False) model.eval() test_dice = DiceAverage(args.n_labels) # target = to_one_hot_3d(label, args.n_labels) with torch.no_grad(): for data ,target in tqdm(dataloader, total=len(dataloader)): # data = data.to(device) data, target = data.float(), target.long() target = to_one_hot_3d(target, args.n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # print(target.shape) output = model(data) # output = nn.functional.interpolate(output, scale_factor=(1//args.slice_down_scale,1//args.xy_down_scale,1//args.xy_down_scale), mode='trilinear', align_corners=False) # 空间分辨率恢复到原始size img_dataset.update_result(output.detach().cpu()) pred = img_dataset.recompone_result() pred = torch.argmax(pred, dim=1) pred_img = to_one_hot_3d(pred, args.n_labels) pred_img=pred_img.to(device) test_dice.update(pred_img, target) test_dice = OrderedDict({'Dice_liver': test_dice.avg[1]}) if args.n_labels == 3: test_dice.update({'Dice_tumor': test_dice.avg[2]}) pred = np.asarray(pred.numpy(), dtype='uint8') if args.postprocess: pass # TO DO pred = sitk.GetImageFromArray(np.squeeze(pred, axis=0)) return test_dice, pred

这是一个用于预测单张图像的函数，接收一个模型、一个图像数据集和一些参数作为输入。函数首先将图像数据集加载到一个Dataloader中，然后将模型设置为评估模式并初始化一个DiceAverage对象，该对象用于计算评估指标...

这段代码在运行时import SimpleITK as sitkimport numpy as npimport os# 设置文件路径data_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/'save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017/'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义函数将3D图像保存为2D的.png格式def save_image_as_png(image, save_folder, name_prefix): for i in range(image.shape[2]): slice = np.squeeze(image[:, :, i]) slice = slice.astype(np.float32) slice *= 255.0/slice.max() slice = slice.astype(np.uint8) save_name = os.path.join(save_folder, name_prefix + '_' + str(i) + '.png') sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(slice), save_name)# 读取Training Batch 1中的图像image_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1/volume-0.nii')image = sitk.ReadImage(image_path)image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)save_folder = os.path.join(save_path, 'image')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(image_array, save_folder, 'img')# 读取Training Batch 2中的标签label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2/segmentation-0.nii')label = sitk.ReadImage(label_path)label_array = sitk.GetArrayFromImage(label)# 将标签转换为灰度图并保存label_array[label_array == 1] = 128label_array[label_array == 2] = 255save_folder = os.path.join(save_path, 'mask')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(label_array, save_folder, 'mask')会出现RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide slice *= 255.0/slice.max()这种情况，修复它

slice = slice.astype(np.float32) if slice.max() == 0: max_val = 1 else: max_val = slice.max() slice *= 255.0/max_val slice = slice.astype(np.uint8) save_name = os.path.join(save_folder, name_...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] print(file_path) # np.savetxt('reshape_data.txt', data_crop, delimiter=',') range_x, range_y, range_z = data_crop.shape x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] 用C++ Eigen::Tensor实现

cropped_data = cropped_data.slice(Eigen::array, 3>({0, 0, 10}), Eigen::array, 3>({cropped_data.dimension(0), cropped_data.dimension(1), cropped_data.dimension(2) - 10})); // use cropped_data tensor ...

dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",") grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']])['wind Speed'].mean() qw = grouped_df.loc[(12, slice(None))].round(1) dataset=np.array(qw) #转换为NumPy数组 m,n=np.shape(dataset)File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 45, in <module> m,n=np.shape(dataset) ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)怎么改代码

根据错误提示，代码中的 np.shape(dataset) 函数返回的值只有一个，而你在代码中使用了两个变量进行接收，所以需要改为只接收一个变量。修改后的代码如下： python dataset = pd.read_csv('tem.csv', ...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] range_x, range_y, range_z = data_crop.shape dx = 550 dy = 530 x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] 转C++ Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop = data.slice(Eigen::array, 3>({0, 0, 0}), Eigen::array, 3>({100, 100, 400})); int range_x = data_crop.dimension(0); int range_y = data_crop....

解释每一句代码for file in os.listdir(os.path.join(data_path, 'Training Batch 2')): if file.endswith('.nii'): # 读取nii文件 label_nii = nib.load(os.path.join(data_path, 'Training Batch 2', file)) label_array = label_nii.get_fdata() # 将3D标签转换为2D标签 for i in range(label_array.shape[2]): label_slice = label_array[:, :, i]* 122 label_slice[label_slice == 1] = 255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 保存标签 save_name = file.split('.')[0] + '_' + str(i) + '.png' save_path_label = os.path.join(save_path, 'label', save_name) Image.fromarray(label_slice.astype(np.uint8)).save(save_path_label)

Image.fromarray(label_slice.astype(np.uint8)).save(save_path_label) 这三行代码是将处理后的标签保存为PNG格式的文件。具体来说，它们使用file.split函数将文件名按照.分割，取第一部分作为文件名的前缀...

dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",") grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']]).mean() qw = grouped_df.loc[(12, slice(None)), 'wind Speed'].round(1) dataset=np.array(qw) File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 45, in <module> m,n=np.shape(dataset) ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

这个错误通常是因为 np.shape(dataset) 返回的是一个包含一个元素的元组，而你在解包时给了两个变量，因此需要检查一下 dataset 变量的形状。可以使用以下代码检查 dataset 的形状： python print(dataset...

CNN中的时间步长为features = features.values.reshape(features.shape[0], features.shape[1], 1)，将时间步长修改为3

slice = np.array(features[i:i+3, :]) slices.append(slice) slices = np.array(slices) # 将数据reshape为适合CNN模型的形状 samples = slices.shape[0] time_steps = slices.shape[1] features = slices.shape...
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setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was

This error usually occurs when you are trying to assign a sequence (such as a list or tuple) to an element in a NumPy array, but the sequence has an incompatible shape. For example, consider the ...

setting an array element with a sequence. the requested array has an inhomog

eneous shape. This error message usually appears when you try to assign a sequence (like a list or an array) to an element of a NumPy array, but the sequence doesn't have the same shape as the element...

请将我的数据集里面的3D图像变成2D、RGB三通道、的png格式的图像（要求调整窗宽windowWidth=400, windowCenter=40，以突出所需区域的细节）。数据集里面的3D标签变成（要求背景灰度值0、肝脏灰度值1、肝脏肿瘤灰度值2的）2D的png格式标签。 LiTS2017数据集里面包含Training Batch 1和Training Batch 2两个文件夹。Training Batch 1文件夹里面有图像，图像的拓展名为.nii。Training Batch 2文件夹里面有标签,标签拓展名为.nii。 LiTS2017数据集的路径为C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017。 保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的数据保存到对应的文件夹。

slice_img = (slice_img - np.min(slice_img)) / (np.max(slice_img) - np.min(slice_img)) * 255 # 调整窗宽窗位 slice_img = np.clip(slice_img, windowCenter - 0.5 - (windowWidth - 1) / 2, windowCenter - ...

1. 初始化一个numpy arrray，长度为20 2. 将其reshape成5,2,2 3. 从三个维度进行切片，第一个维度切片范围为0,1,2，第二个维度切片范围为1，第三个维度切片范围为0 4. 编写代码，打印结果和结果形状

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