两种方法(for循环和apply函数族)计算列表x<-list(a=1:5,b=exp(0:3)中的各列表的最大值和最小值与中位数R语言编写

时间: 2024-11-30 11:23:08 浏览: 16
在R语言中,你可以使用`for`循环和`apply`函数族来分别计算列表`x`(假设它包含两个子列表`a`和`b`,其中`a`有整数元素,`b`有指数元素)的最大值、最小值和中位数。 1. **使用for循环**: ```r # 定义列表 x x <- list(a = 1:5, b = exp(0:3)) # 初始化变量来存储结果 max_val <- vector("numeric", length = length(x)) min_val <- vector("numeric", length = length(x)) median_val <- vector("numeric", length = length(x)) # 对每个列表应用 for 循环 for (i in seq_along(x)) { max_val[i] <- median(x[[i]]) } # 结果 cbind(max_val, min_val, median_val) ``` 2. **使用apply函数家族(lapply 和 sapply 或 purrr包)**: 如果你对性能有更高的要求,可以使用`lapply`函数结合`max`, `min`, 和 `median` 函数来简化这个过程: ```r library(purrr) # 如果还没加载purrr包,需要先安装并加载 max_values <- map_dbl(x, ~ max(.x)) min_values <- map_dbl(x, ~ min(.x)) median_values <- map_dbl(x, ~ median(.x)) # 结果 cbind(max_values, min_values, median_values) ``` 在这段代码里,`map_dbl`会将列表中的每个元素映射到其最大值、最小值和中位数,并返回一个数值向量。
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import open3d as o3d import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd") def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5): # Create a 1D Gaussian kernel kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma))) kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # Normalize the kernel kernel = kernel / kernel.sum() # Apply the filter using conv2d padding = kernel_size // 2 filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) return filtered.squeeze(0) # 将点云转换为 PyTorch 张量 points = np.asarray(pcd.points) points = torch.from_numpy(points).float() # 使用简单的高斯滤波器进行去噪 points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) # 将点云转换回 numpy 数组并可视化 points_np = points.numpy() pcd_processed = o3d.geometry.PointCloud() pcd_processed.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_np) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_processed]) # 计算点云体积并打印结果 volume = 0 for i in range(points_np.shape[0]): volume += points_np[i, 0] * points_np[i, 1] * points_np[i, 2] print("Volume:", volume) # 将点云和体积测量结果导出 o3d.io.write_point_cloud("example_processed.pcd", pcd_processed) with open("volume.txt", "w") as f: f.write(str(volume))运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 30, in <module> points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 21, in gaussian_filter filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[1, 1]

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