np.argsort(scores_i)

时间: 2023-11-19 11:57:16 浏览: 84
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ACM.rar_SCORES_堆石子 编程

np.argsort(scores_i)是一个numpy库函数，它返回的是数组scores_i中从小到大排列的值对应的索引。例如，如果scores_i=[3, 1, 4, 2, 5]，那么np.argsort(scores_i)将返回[1, 3, 0, 2, 4]，这意味着scores_i中最小值的索引是1，第二小值的索引是3，第三小值的索引是0，以此类推。
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np.argsort(reliability_scores)

例如，如果reliability_scores=[0.2, 0.5, 0.8, 0.1, 0.3]，则np.argsort(reliability_scores)的返回值为[3, 0, 4, 1, 2]，表示排序后的数组为[0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8]，其中0.1的索引为3，0.2的索引为0，以此类推...

def _eval_nme(self, loader, class_means): self._network.eval() vectors, y_true = self._extract_vectors(loader) vectors = (vectors.T / (np.linalg.norm(vectors.T, axis=0) + EPSILON)).T dists = cdist(class_means, vectors, "sqeuclidean") scores = dists.T return np.argsort(scores, axis=1)[:, : self.topk], y_true

最后，代码将距离矩阵转置后作为预测得分（scores）返回，并使用np.argsort函数按行对得分进行排序。排序后的结果中，每行包含前topk个最小得分的索引。同时，真实标签（y_true）也被返回。 注意：这段代码的具体...

np.argsort(scores, axis=0)[::-1, 0]

这是一个 Python 中的 NumPy 数组...具体实现方法是，将 scores 数组沿着第0维进行排序，然后将排序结果进行反转，最后返回排序后的索引值数组。如果需要以降序形式返回排序结果，则还需要在下标数组前面加上一个负号。

idx = np.argsort(self.scores).astype(int)[::-1]

这段代码使用了 np.argsort 函数来获取 self.scores 数组中按升序排列的索引，然后通过 astype(int) 将浮点数索引转换为整数索引，最后使用 [::-1] 将数组反转，以便得到按降序排列的索引。 具体来说，假设...

import numpy as np # 构建用户-物品评分矩阵 user_item_matrix = np.array([ [3.5, 4.5, 0, 0], [0, 0, 3.5, 4.5], [4.0, 3.5, 4.0, 0] ]) # 计算用户之间的相似度矩阵（余弦相似度） user_sim_matrix = np.zeros((user_item_matrix.shape[0], user_item_matrix.shape[0])) for i in range(user_item_matrix.shape[0]): for j in range(user_item_matrix.shape[0]): if i == j: continue user_sim_matrix[i][j] = np.dot(user_item_matrix[i], user_item_matrix[j]) / ( np.linalg.norm(user_item_matrix[i]) * np.linalg.norm(user_item_matrix[j])) # 对于每个用户，计算推荐列表 for i in range(user_item_matrix.shape[0]): rated_items = np.where(user_item_matrix[i] > 0)[0] # 已评分或观看的物品 unrated_items = np.where(user_item_matrix[i] == 0)[0] # 未评分或观看的物品 scores = np.dot(user_sim_matrix[i], user_item_matrix) / np.sum(user_sim_matrix[i]) # 计算推荐分数 rec_items = unrated_items[np.argsort(scores[unrated_items])[::-1]] # 按推荐分数排序 print(f"为用户{i}推荐的电影是：{rec_items[:2]}").这段代码每一行的解释，给出每一行的解释，说明为什么？

第一行：导入numpy库，命名为np。 第二行：创建一个3x4的用户-物品评分矩阵，每行代表一个用户，每列代表一个物品，矩阵中的数值表示该用户对该物品的评分，0表示未评分或未观看。 第五行：创建一个与用户数相同的...

reliability_scores = [match.distance for match in good_matches] # 根据可靠性得分对点对进行排序 sorted_indices = np.argsort(reliability_scores) sorted_matched_points_left = matched_points_left[sorted_indices] sorted_matched_points_right = matched_points_right[sorted_indices] # 获取最可靠的两个点 reliable_points_left = sorted_matched_points_left[:2] reliable_points_right = sorted_matched_points_right[:2]

- sorted_indices = np.argsort(reliability_scores) 对可靠性得分进行排序，并将排序后的索引存储到sorted_indices中 - sorted_matched_points_left = matched_points_left[sorted_indices] 和 sorted_...

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() 转换为纯pytorch函数: landms = landms * 640 landms = landms.detach().numpy()

def generate(self, obs, all=False): good_pts = [] good_scores = [] pts = [] scores = [] dir_set = [(1, 0), (1, -1), (0, -1), (-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, 1), (1, 1)] if all: indices = np.where(obs) check_list = [(indices[0][i], indices[1][i]) for i in range(len(indices[0]))] else: if len(self._last_move_list) > 7: check_list = self._last_move_list[-7:] else: check_list = self._last_move_list for x0, y0 in check_list: for dir in dir_set: if x0 + dir[0] in range(0, 15) and y0 + dir[1] in range(0, 15): pos = (x0 + dir[0], y0 + dir[1]) if obs[pos[0]][pos[1]] == 0 and pos not in pts: obs[pos[0]][pos[1]] = self.color score_atk = self.evaluate_point(obs, pos) obs[pos[0]][pos[1]] = -self.color score_def = self.evaluate_point(obs, pos) score = max(score_atk, score_def) if score >= score_3_live: good_pts.append(pos) good_scores.append(score) if score_atk == score_5: break pts.append(pos) scores.append(score) obs[pos[0]][pos[1]] = 0 if len(good_pts) > 0 and max(good_scores) >= score_4: # print('good') pts = good_pts scores = good_scores lst = np.array([pts, scores]) pts = lst[:, lst[1].argsort()][0] pos_list = list(pts) pos_list.reverse() return pos_list

这段代码是一个五子棋AI的 generate 函数实现。该函数根据当前的观察数据 obs，生成AI下一步应该下的位置 pos_list。...最后，将 pts 和 scores 的元素按照 scores 从小到大进行排序，返回 pos_list。

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：boxes = boxes.cpu().numpy() scores = conf.squeeze(0).data.cpu().numpy()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg['variance']) landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

boxes = boxes.cpu() scores = conf.squeeze(0).data.cpu()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg[variance]) landms = landms * 640 landms = landms.cpu()

帮我将以下函数翻译成C++，def boxnms(bboxes, scores, threshold): if len(bboxes) == 0: return [] x1 = bboxes[:, 0] y1 = bboxes[:, 1] x2 = bboxes[:, 0] + bboxes[:, 2] y2 = bboxes[:, 1] + bboxes[:, 3] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort()[::-1] keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) overlap = w * h / areas[order[1:]] inds = np.where(overlap <= threshold)[0] order = order[inds + 1] return keep 其中bboxes输入为std::vector<cv::Rect> bboxes; scores为std::vector<int>

std::vector<int> order(scores.size()); std::iota(order.begin(), order.end(), 0); std::sort(order.begin(), order.end(), [&](int i, int j) { return scores[i] > scores[j]; }); std::vector<int> keep; ...

帮我把以下函数翻译成C++ def py_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" # x1、y1、x2、y2、以及score赋值 # （x1、y1）（x2、y2）为box的左上和右下角标 x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] # 每一个候选框的面积 areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) # order是按照score降序排序的 order = scores.argsort()[::-1] # print("order:",order) keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) # 计算当前概率最大矩形框与其他矩形框的相交框的坐标，会用到numpy的broadcast机制，得到的是向量 xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) # 计算相交框的面积,注意矩形框不相交时w或h算出来会是负数，用0代替 w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) inter = w * h # 计算重叠度IOU：重叠面积/（面积1+面积2-重叠面积） ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter) # 找到重叠度不高于阈值的矩形框索引 inds = np.where(ovr <= thresh)[0] # print("inds:",inds) # 将order序列更新，由于前面得到的矩形框索引要比矩形框在原order序列中的索引小1，所以要把这个1加回来 order = order[inds + 1] return keep

vector<int> order(scores.size()); iota(order.begin(), order.end(), 0); sort(order.begin(), order.end(), [&](int i, int j) {return scores[i] > scores[j];}); vector<int> keep; while (order.size() ...

python中使用np.max()和np.sort创建一个数组，包括姓名、班级、分数，求： 低于及格分数的学生姓名。 分数最高的学生姓名、班级及分数。各班级的学生姓名、班级及分数，需按分数大小逆序排列。

sorted_class_scores = class_scores[np.argsort(class_scores[:, 2])[::-1]] print("班级{}的学生姓名、班级和分数：".format(class_num)) print(sorted_class_scores) 这样，我们就能够解决你提出的问题了...

我有一段代码，是对二值图进行聚类，然后画框，但是大框中包含许多小框，请你帮我添加一段代码在我的代码基础上，做一个nms抑制，优化这种情况，我的代码如下：_, binary_image = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) connectivity = 4 output = cv2.connectedComponentsWithStats(binary_image, connectivity, cv2.CV_32S) num_labels = output[0] labels = output[1] stats = output[2] centroids = output[3] print(num_labels) # 遍历每个聚类 for i in range(1, num_labels): x, y, w, h, area = stats[i]

order = scores.argsort()[::-1] keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i],...

写一个python代码，清除所有重叠的矩形框，但不使用scores。

idxs = np.argsort(y1) # 初始化保留的矩形框列表 pick = [] # 循环处理所有矩形框 while len(idxs) > 0: # 取出最高的矩形框，并将其添加到保留列表中 last = len(idxs) - 1 i = idxs[last] pick.append...

读取scores.txt文件生成数组。 4.根据该数组数据绘图，该图包括四个小图，图一为各个科目的平均分的竖向条形图，图二为各个学生平均分和python成绩关系的散点图，图三为python成绩各分段的学生人数占比（优秀（90-100分）、良好（70-90分）、及格（60-70分）、不及格（小于60分）饼图，图四为30位学生的总分排名的横向条形图。

# 读取scores.txt文件生成数组 with open("scores.txt", "r") as f: students = [] for line in f: scores = list(map(int, line.strip().split())) students.append(scores) students = np.array(students) # ...

cv2.dnn.NMSBoxesRotated源码实现

order = np.argsort(-scores) # 保留下来的旋转框的索引号 keep = [] while order.size > 0: idx = order[0] # 得分最高的旋转框的索引号 keep.append(idx) # 保留该旋转框 # 计算该旋转框与其他旋转框的...

yolov8如何使用非极大值抑制，这是给出的非极大值抑制函数def non_max_suppression( prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, multi_label=False, labels=(), max_det=300, n

i = pred_scores.argmax() keep.append(i) # 计算当前检测框与其他检测框的IoU ious = bbox_iou(pred_boxes[i:i+1], pred_boxes) # 找出IoU大于阈值的检测框，删除它们 idx = (ious > iou_thres).nonzero(as...

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