解释这行代码np.copyto(H, G_delete, where=((G_delete == 0) & (B_delete == 0) & (H != 1)))
时间: 2024-04-12 14:34:07 浏览: 10
这行代码使用了 NumPy 中的 `copyto()` 函数,将数组 `G_delete` 中的元素复制到数组 `H` 中,但仅在满足一定条件的位置进行复制。
具体来说,`copyto()` 函数将源数组 `G_delete` 的元素复制到目标数组 `H` 中,但只在指定的条件为真的位置进行复制。这些条件由 `where` 参数指定。
在这里,`np.copyto(H, G_delete, where=((G_delete == 0) & (B_delete == 0) & (H != 1)))` 表示将 `G_delete` 中的元素复制到 `H` 中,但只在满足以下条件的位置进行复制:
- `(G_delete == 0)`:`G_delete` 中的元素等于 0。
- `(B_delete == 0)`:`B_delete` 中的元素等于 0。
- `(H != 1)`:`H` 中的元素不等于 1。
这些条件使用逻辑与运算符 `&` 连接起来,表示需要同时满足这三个条件才能进行复制。
因此,这行代码将满足特定条件的 `G_delete` 中的元素复制到 `H` 中,以更新 `H` 的特定位置的值。注意,`copyto()` 函数会原地修改目标数组 `H`。
相关问题
解释这行代码 H = np.delete(H,SlackNode_1level,axis=0)
这行代码使用了 NumPy 中的 `delete()` 函数,将 `H` 数组的指定行删除,并将结果赋值给 `H`。
具体来说,`np.delete()` 函数用于从数组中删除指定的行或列。在这里,通过调用 `np.delete(H, SlackNode_1level, axis=0)`,我们删除了 `H` 数组中索引为 `SlackNode_1level` 的行。
参数 `H` 是要操作的数组,`SlackNode_1level` 是要删除的行的索引,`axis=0` 表示按行操作。
所以,这行代码将从数组 `H` 中删除了索引为 `SlackNode_1level` 的行,并将结果赋值给 `H`。最终得到的 `H` 是删除了特定行后的新数组。
# Get train/valid/test indices for all (non unique) edges train_idx = np.where(all_edges_split == 0)[0] valid_idx = np.where(all_edges_split == 1)[0] test_idx = np.where(all_edges_split == 2)[0]解释一下
这段代码是在获取数据集中所有边的训练、验证和测试索引。
`all_edges_split` 是一个一维数组,其中的每个元素代表该边的分割方式,0表示训练集,1表示验证集,2表示测试集。
`np.where()` 函数返回数组中满足条件的索引。在这里,`np.where(all_edges_split == 0)` 返回所有处于训练集的边的索引,`np.where(all_edges_split == 1)` 返回所有处于验证集的边的索引,`np.where(all_edges_split == 2)` 返回所有处于测试集的边的索引。
因此,`train_idx`、`valid_idx`和`test_idx`分别是训练集、验证集和测试集中所有边的索引。这些索引可以用来获取对应数据集中的边的特征和标签等信息。