解释一下代码np.arange(totalscal, 1, -1)
时间: 2023-06-07 19:07:28 浏览: 54
代码np.arange(totalscal, 1, -1)的解释如下:
np.arange()函数是numpy库中的一个产生等差数列的函数,其参数含义如下:
- start:数列的起始值,默认为0。
- stop:数列的终止值(不包含),必须指定。
- step:数列中每个值的步长(差值),默认为1。
在这个代码中,totalscal是数列的终止值,1是数列的起始值,-1是步长,表示从totalscal开始,依次递减1得到一个数列。
相关问题
解释这段代码每行的意思:for i in range(0, len(x_valid)): N = 1024 fs = 12000 t = np.linspace(0, 1024 / fs, N, endpoint=False) wavename = 'cmor3-3' totalscal = 256 fc = pywt.central_frequency(wavename)#中心频率 cparam = 2 * fc * totalscal scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(x_valid[i], scales, wavename, 1.0 / fs) plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr)) plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(1024 / 100, 1024 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) x = r'./cwt_picture/valid/' + str(i) + '-' + str(y_valid[i]) + '.jpg' plt.savefig(x) plt.clf() plt.close()
这段代码的含义是:对于x_valid的长度,从0遍历到其长度-1,每次循环执行以下操作:设定N为1024,fs为12000,用np.linspace生成长度为N的时间向量t,wavename为'cmor3-3',totalscal设定为256,fc为通过pywt库计算得到的'cmor3-3'小波的中心频率。
解释 import pywt import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import preprocess path = r'F:\biyesheji\4\hebingmat' x_train, y_train, x_valid, y_valid, x_test, y_test = preprocess.prepro( d_path=path, length=784, number=30, normal=True, rate=[0.6, 0.2, 0.2], enc=False, enc_step=28) for i in range(0, len(x_valid)): N = 784 fs = 12000 t = np.linspace(0, 784 / fs, N, endpoint=False) wavename = 'cmor3-3' totalscal = 256 fc = pywt.central_frequency(wavename) cparam = 2 * fc * totalscal scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(x_valid[i], scales, wavename, 1.0 / fs) plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr)) plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(784 / 100, 784 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) x = r'./cwt_picture/valid/' + str(i) + '-' + str(y_valid[i]) + '.jpg' plt.savefig(x)
这段代码主要是进行连续小波变换(CWT)并可视化结果。首先,使用 `pywt` 库导入所需的函数和模块。然后,使用 `preprocess` 库中的 `prepro` 函数加载数据集并进行预处理。接下来,使用 `for` 循环遍历验证集中的每个样本,对每个样本进行 CWT 变换。在变换过程中,设置了信号长度、采样频率、小波名称、总比例尺数、中心频率和尺度等参数。最后,使用 `matplotlib.pyplot` 库将结果可视化并保存为图片。其中 `plt.contourf` 函数用于绘制等高线图,`plt.axis` 函数用于设置坐标轴,`plt.gcf` 函数用于获取当前的 `figure` 对象,`plt.gca` 函数用于获取当前的 `axes` 对象,`plt.subplots_adjust` 函数用于调整子图的布局,`plt.margins` 函数用于设置边缘大小。最后,将图片保存到指定的文件夹中。
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