y = y.astype(np.int)

时间: 2024-04-24 17:26:39 浏览: 10
这行代码的作用是将布尔型数组y转换为整型数组。在这个例子中，y是通过对NumPy数组x进行不等号运算得到的布尔型数组。大于0的元素被转换为True，小于等于0的元素被转换为False。通过调用astype(np.int)方法，将布尔型数组y转换为整型数组。转换后的数组y中，True被表示为1，False被表示为0。所以最终y的值为array(\[0, 1, 1\])。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [深度学习入门（二）](https://blog.csdn.net/m0_72708909/article/details/126621361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [深度学习自学笔记 ~03](https://blog.csdn.net/weixin_38298363/article/details/104485517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [机器学习实战10-Artificial Neural Networks人工神经网络简介(mnist数据集)](https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/88739072)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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主要介绍了pandas 强制类型转换 df.astype实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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astgen-go：interface {} => ast.Node

type Y struct { y int } type Z struct { s string t map [ string ] int } func main () { x := & X { 1 , Y { 2 }, & Z { "hello" , map [ string ] int { "x" : 42 }}} t , err := astgen . Build ( x ) ...

np.mean(frame_corners, axis=0).astype(np.int32)

这行代码的作用是计算一个矩形框的中心点坐标。其中，frame_corners 是一个二维数组，记录了矩形框的四个顶点的坐标。...然后使用 astype(np.int32) 将这个一维数组的元素类型转换为整型，得到最终的中心点坐标。

batch_size = x.size(0) tlist=[] for i in range(x.size(0)): y = x[i, :, :, :] y = y.permute(1, 2, 0) y = y.squeeze(2) y = y.cpu().numpy() img_norm_int = (y * 255).astype(np.uint8) img_255 = img_norm_int / img_norm_int.max() * 255 y = img_255.astype(np.uint8) lines = self.lsd.detect(cv2.convertScaleAbs(y))[0] if len(lines)<5: lines=cut_segments(lines, 5) lines=torch.tensor(lines) lines = np.array(lines) indices = np.arange(len(lines)) np.random.shuffle(indices) indices = indices[:5] lines = lines[indices] lines = torch.from_numpy(lines) if lines.shape == [5,1,4]: lines = torch.squeeze(lines,dim=1) tlist.append(lines) x = torch.stack(tlist, dim=0)

7. 对数组进行归一化，并转换为 uint8 类型，即 img_norm_int = (y * 255).astype(np.uint8)。 8. 将归一化后的数组进行缩放到 0-255 的范围内，即 img_255 = img_norm_int / img_norm_int.max() * 255。 9. ...

解析代码mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X = mnist.data y = mnist.target.astype(np.int)如果我已经有测试集与训练集了的话，这里的代码应该改成什么比较合适

如果您已经有了自己的测试集和训练集，您可以使用以下代码将其加载到X_train, y_train, X_test, y_test变量中： # 加载训练集和测试集 X_train = ... # 训练集特征 y_train = ... # 训练集标签 X_test = ... # ...

import numpy as np def sigmoid(scores): return 1/(1+np.exp(-scores)) class LogisticRegression: def fit(self,X,y,eta=0.1,N=1000): #拟合模型 m,n=X.shape w=np.zeros((n,1)) for t in range(N): h=sigmoid(X.dot(w)) g=1.0/m * X.T.dot(h-y) w=w-eta * g self.w=w def predict_proba(self,X): #预测样本的概率值 return sigmoid(X.dot(self.w)) def predict(self,X): #根据概率值进行二分类预测（0 或 1） proba=self.predict_proba(X) return (proba>=0.5).astype(np.int)你能帮我写一个与我这个代码相适应的逻辑回归算法

return (proba >= 0.5).astype(np.int) 这个代码与你提供的代码的主要区别是： 1. 在类定义中添加了一个__init__方法，用于初始化学习率eta和迭代次数N的默认值。 2. 在fit方法中移除了参数eta和N...

y_pred[i]=np.argmax(np.bincount(closest_y.astype(int)))是什么作用

- 因此，np.argmax(np.bincount(closest_y.astype(int))) 可以得到当前样本的K个最近邻样本中出现次数最多的标签，作为该样本的最终预测结果。 这个代码片段通常在KNN算法中使用，用于确定一个新样本的类别。

def dec2bin(n, count=8): """returns the binary of integer n, using count number of digits""" return [int((n >> y) & 1) for y in range(count-1, -1, -1)] def dec2binAry(x, bits): mask = np.expand_dims(2**np.arange(bits-1,-1,-1),1).T return (np.bitwise_and(np.expand_dims(x,1), mask)!=0).astype(int) def bin2decAry(x): if(x.ndim==1): x = np.expand_dims(x,0) bits = x.shape[1] mask = np.expand_dims(2**np.arange(bits-1,-1,-1),1) return x.dot(mask).astype(int) def Morton(A): A = A.astype(int) n = np.ceil(np.log2(np.max(A)+1)).astype(int) x = dec2binAry(A[:,0],n) y = dec2binAry(A[:,1],n) z = dec2binAry(A[:,2],n) m = np.stack((x,y,z),2) m = np.transpose(m,(0, 2, 1)) mcode = np.reshape(m,(A.shape[0],3*n),order='F') return mcode

这是一些用于二进制转换和Morton编码的函数。以下是每个函数的功能说明： 1. dec2bin(n, count=8): 将整数n转换为二进制表示，返回一个包含count个二进制位的列表。 2. dec2binAry(x, bits): 将整数x转换为...

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

data = data.astype(float) / 32767.0 # 进行滤波 y_filtered = filter_func(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write(out_file, rate, np.int32(y_filtered * 32767.0)) # 维纳滤波 filter_wav_file...

np.argmax(np.bincount(closest_y.astype(int)))

np.argmax(np.bincount(closest_y.astype(int))) 是一个常用的操作，它在给定一组整数值 closest_y 时，计算出现次数最多的整数值。 具体地说，np.bincount(closest_y.astype(int)) 返回一个长度为最大整数值加1的...

image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环

expon_image = out.astype(np.uint8) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image", expon_image) k = cv2.waitKey(0) 使用numpy的切片和花式索引方式，可以避免使用循环，提高代码的效率。同时，也...

解释这一段代码def auto_whiteBalance(img): b, g, r = cv2.split(img) Y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b Cr = 0.5 * r - 0.419 * g - 0.081 * b Cb = -0.169 * r - 0.331 * g + 0.5 * b Mr = np.mean(Cr) Mb = np.mean(Cb) Dr = np.var(Cr) Db = np.var(Cb) temp_arry = (np.abs(Cb - (Mb + Db * np.sign(Mb))) < 1.5 * Db) & ( np.abs(Cr - (1.5 * Mr + Dr * np.sign(Mr))) < 1.5 * Dr) RL = Y * temp_arry # 选取候选白点数的最亮10%确定为最终白点，并选择其前10%中的最小亮度值 # L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(np.int)) L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(int)) hist_list = np.zeros(256) min_val = 0 sum = 0 for val in L_list: hist_list[val] += 1 for l_val in range(255, 0, -1): sum += hist_list[l_val] if sum >= len(L_list) * 0.1: min_val = l_val break # 取最亮的前10%为最终的白点 white_index = RL < min_val RL[white_index] = 0 # 计算选取为白点的每个通道的增益 b[white_index] = 0 g[white_index] = 0 r[white_index] = 0 Y_max = np.max(RL) b_gain = Y_max / (np.sum(b) / np.sum(b > 0)) g_gain = Y_max / (np.sum(g) / np.sum(g > 0)) r_gain = Y_max / (np.sum(r) / np.sum(r > 0)) b, g, r = cv2.split(img) b = b * b_gain g = g * g_gain r = r * r_gain # 溢出处理 b[b > 255] = 255 g[g > 255] = 255 r[r > 255] = 255 res_img = cv2.merge((b, g, r)) return res_img

L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(int)) hist_list = np.zeros(256) min_val = 0 sum = 0 for val in L_list: hist_list[val] += 1 for l_val in range(255, 0, -1): sum += ...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()帮我加上详细注释

circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # 进行边缘检测，并再次找到图像中的所有轮廓 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)...

y_true = y_true.astype(np.int64) assert y_pred.size == y_true.size D = max(y_pred.max(), y_true.max()) + 1 w = np.zeros((D, D), dtype=np.int64) for i in range(y_pred.size): w[y_pred[i], y_true[i]] += 1 ind = linear_assignment(w.max() - w) return sum([w[i, j] for i, j in ind]) * 1.0 / y_pred.size

具体来说，y_pred和y_true分别表示模型的预测和真实标签，D等于两者中最大的标签加1，w是大小为DxD的矩阵，其中w[i, j]表示预测为i且真实标签为j的样本数量。然后通过匈牙利算法求解最大权匹配，得到ind表示最优匹配...

def Morton(A): A = A.astype(int) n = np.ceil(np.log2(np.max(A)+1)).astype(int) x = dec2binAry(A[:,0],n) y = dec2binAry(A[:,1],n) z = dec2binAry(A[:,2],n) m = np.stack((x,y,z),2) 什么意思

接下来，它将x、y、z三个二进制数组按位交错组合成一个新的二进制数组m，即m数组的第i行是x、y、z数组中第i行元素按位交错组合后的结果。最终，它返回一个新的二进制数组m，即输入的三维坐标点对应的莫顿码。

def En(image): x, y,_ = image.shape # 获取图片大小 radius = np.random.randint(10, int(min(x, y)), 1) # pos_x = np.random.randint(0, (min(x, y) - radius), 1) # 获取人脸光照区域的中心点坐标 pos_y = np.random.randint(0, (min(x, y) - radius), 1) # 获取人脸光照区域的中心坐标 pos_x = int(pos_x[0]) pos_y = int(pos_y[0]) radius = int(radius[0]) strength = 100 for j in range(pos_y - radius, pos_y + radius): for i in range(pos_x-radius, pos_x+radius): distance = math.pow((pos_x - i), 2) + math.pow((pos_y - j), 2) distance = np.sqrt(distance) if distance < radius: result = 1 - distance / radius result = result*strength # print(result) image[i, j, 0] = min((image[i, j, 0] + result),255) image[i, j, 1] = min((image[i, j, 1] + result),255) image[i, j, 2] = min((image[i, j, 2] + result),255) image = image.astype(np.uint8) return image对此函数进行文件夹内部图像处理

image = image.astype(np.uint8) return image img_folder_path = "YOUR_FOLDER_PATH" # 修改为你的文件夹路径 for filename in os.listdir(img_folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename....

python opencv 帮我写一份代码 ，要求如下 假设img_test经过滤波后进行轮廓提取 假设提取后有有rect = cv2.minAreaRect(contour)、box = cv2.boxPoints(rect)、box = np.round(box).astype('int64') 通过box 有矩形A：left_point_x = np.min(box[:, 0])、right_point_x = np.max(box[:, 0])、top_point_y = np.min(box[:, 1])、bottom_point_y = np.max(box[:, 1]) 假设有点(x1、y1) 判断 x1是否在right_point_x与left_point_x之内 若不在 则将x1平移到离矩形A最近的一条边上 同理 判断y1是否在top_point_y与bottom_point_y之内 若不在 则将y1平移到x1平移之后所在的边上

box = np.round(box).astype('int64') # 获取矩形的四个顶点坐标 left_point_x = np.min(box[:, 0]) right_point_x = np.max(box[:, 0]) top_point_y = np.min(box[:, 1]) bottom_point_y = np.max(box[:, 1]) # ...

import numpy as np import random from scipy import stats import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) a=[] for p in range(1,11): k=8 n=100 Sigma = [[1,0.6+0.04p],[0.6+0.04p,1]] res1 = [] for i in range(1,1001): data=np.random.multivariate_normal(np.zeros(2), Sigma, n) X_data=data[:,0] Y_data=data[:,1] Sx=sorted(X_data) Sy=sorted(Y_data) inter_x=np.arange(min(X_data),max(X_data)+(max(X_data)-min(X_data))/k, (max(X_data)-min(X_data))/k) inter_y=np.arange(min(Y_data),max(Y_data)+(max(Y_data)-min(Y_data))/k, (max(Y_data)-min(Y_data))/k) left_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[0:k].reshape(1,k)) right_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[1:(k+1)].reshape(1,k)) left_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[0:k].reshape(1,k)) right_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[1:(k+1)].reshape(1,k)) Data1=np.dot(X_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) Data2=np.dot(Y_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) frequx=(left_inter_x<=Data1)(Data1<right_inter_x) frequy=(left_inter_y<=Data2)(Data2<right_inter_y) frequxy = np.dot(frequx.astype(int).T,frequy.astype(int)) pi=np.sum(frequxy,axis=0)/n pj=np.sum(frequxy,axis=1)/n pij=np.dot(pi.reshape(k,1),pj.reshape(1,k)) A=(frequxy-npij)**2/(npij) A[np.isnan(A)]=0 A[np.isinf(A)]=0 stat1=np.sum(A) res1.append(int(stat1>stats.chi2.ppf(0.95,(k-1)**2))) a[p]=np.mean(res1) plt.plot(a)有哪些错误

frequxy = np.dot(frequx.astype(int).T, frequy.astype(int)) pi = np.sum(frequxy, axis=0) / n pj = np.sum(frequxy, axis=1) / n pij = np.dot(pi.reshape(k, 1), pj.reshape(1, k)) npij = n * pij A = ...

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