np.ceil数据格式

时间: 2023-08-27 09:06:33 浏览: 104
np.ceil函数返回的数据格式是ndarray或标量。如果输入的是一个ndarray，则返回的也是一个ndarray，其中每个元素都是上限值。如果输入的是一个标量，则返回的是一个标量。\[1\] \[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [numpy函数np.around()、np.floor()、np.ceil()、np.where()介绍（清晰明白）](https://blog.csdn.net/wangxuecheng666/article/details/112132109)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [np.around()、np.floor()、np.ceil()、np.where()函数学习](https://blog.csdn.net/weixin_42130878/article/details/118146219)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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这类函数如np.abs、np.sqrt、np.trunc、np.round、np.rint、np.floor、np.ceil和np.modf等，分别用于执行求绝对值、开方、向零取整、四舍五入、取整数、向下取整、向上取整以及将小数部分和整数部分...
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max_b = math.ceil(np.max(X[:, column])) bins = np.linspace(min_b, max_b, 25) for i, color in zip(y_c, ('blue', 'red', 'green')): ax.hist(X[y == i, column], color=color, label='class %s' % labels...
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- np.floor()、np.ceil()分别向下和向上取整，np.rint()四舍五入到最接近的整数。 13. **分段函数计算**： - 使用条件表达式，如(a > 0) * a将返回a中正数的值，其余为0。 14. **计算唯一值及其出现次数...

width = np.ceil((x_max - x_min) / step) height = np.ceil((y_max - y_min) / step) print("格网的大小为： {} x {}".format(width, height))

这里使用np.ceil()函数向上取整，以保证所有点都能被完整地包含在栅格中。计算公式为： width = (x_max - x_min) / step height = (y_max - y_min) / step width = np.ceil(width) height = np.ceil(height) 最后...

voxel_grid = np.zeros((int(np.ceil((np.max(point_cloud, axis=0) - np.min(point_cloud, axis=0)) / voxel_size))+1).astype(int)) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

抱歉，这是一个语法错误，应该将 astype(int) 放在 np.ceil() 函数的外面，代码应该改为： python import numpy as np # 读取点云数据 point_cloud = np.loadtxt('path/to/point_cloud.txt') # 将点云数据...

point_cloud = np.asarray(cloud.points) # 1、获取点云数据边界 x_min, y_min, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0) x_max, y_max, z_max = np.amax(point_cloud, axis=0) # 2、计算格网行列数 width = np.ceil((x_max - x_min) / step) height = np.ceil((y_max - y_min) / step) print("格网的大小为： {} x {}".format(width, height)) # 3、计算每个点的格网索引 h = list() # h 为保存索引的列表 for i in range(len(point_cloud)): col = np.ceil((point_cloud[i][0] - x_min) / step) row = np.ceil((point_cloud[i][1] - y_min) / step) h.append((row-1) * width + col) h = np.array(h) # 4、计算每个格网里点的高差、坡度 h_indice = np.argsort(h) # 返回h里面的元素按从小到大排序的索引 h_sorted = h[h_indice]这段代码的计算工程

这段代码的计算过程是对点云数据进行网格化处理，将点云数据分割成多个小网格，然后计算每个网格内点的高差和坡度。具体步骤如下： 1. 获取点云数据的边界（x、y、z的最小值和最大值）。 2. 根据设定的步长step...

col = np.ceil((point_cloud[i][0] - x_min) / step) row = np.ceil((point_cloud[i][1] - y_min) / step) h.append((row-1) * width + col)

这段代码的作用是将点云数据集中的每个点映射到一个二维的栅格地图中。其中，x_min和y_min分别表示栅格地图的左下角坐标，step表示栅格地图的分辨率，width表示栅格地图的宽度。具体来说，对于点云数据集中的每个点...

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')

首先，将A的数据类型转换为整数类型，确保能够进行位运算。 接下来，通过计算A数组中最大元素的对数加1，来确定每个维度的二进制数组所需的位数。使用np.max函数获取A数组中的最大值，然后使用np.log2函数计算对数...

def MinMaxScaler(data): scaler = (data - data.min()) / (data.max() - data.min()) return scaler def StandardScaler(data): data = (data - data.mean()) / data.std() return data def DecimalScaler(data): data = data / 10 ** np.ceil(np.log10(np.abs(data).max())) return data

其中，MinMaxScaler函数将数据缩放到[0,1]的范围内，StandardScaler函数将数据缩放到均值为0，标准差为1的标准正态分布范围内，DecimalScaler函数将数据缩放到一个小数点后面的精度范围内。这些函数可以用于将输入...

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我输出每一次的b值并且将导入dataload里面可以用于深度学习

r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] ...

import pickle import math import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset def sample_data(filepath, idx, path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs如何让每一次for循环中的b值都能单独进行一次深度学习的dataloader，最后遍历完for循环中所有的b值

r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi...

import numpy as np import time import scipy.signal # 定义一维卷积操作 def one_dimensional_convolution(data, kernel): return np.convolve(data, kernel, mode='same') # 生成预定义的卷积数据和卷积核 data = np.random.rand(1000000) kernel = np.random.rand(100) # 使用MMX/SSE/AVX指令集进行卷积计算 def vectorized_convolution(data, kernel): result = np.zeros_like(data) kernel_len = len(kernel) data_len = len(data) for i in range(data_len - kernel_len + 1): result[i:i+kernel_len] += data[i:i+kernel_len] * kernel return result # 使用FFT完成卷积计算 def fft_convolution(data, kernel): fft_size = 2 ** int(np.ceil(np.log2(len(data) + len(kernel) - 1))) data_fft = np.fft.fft(data, fft_size) kernel_fft = np.fft.fft(kernel, fft_size) result = np.fft.ifft(data_fft * kernel_fft)[:len(data)+len(kernel)-1] return np.real(result) # 进行性能比较 start_time = time.time() direct_result = one_dimensional_convolution(data, kernel) direct_time = time.time() - start_time start_time = time.time() vectorized_result = vectorized_convolution(data, kernel) vectorized_time = time.time() - start_time start_time = time.time() fft_result = fft_convolution(data, kernel) fft_time = time.time() - start_time # 比较结果给出每段代码的作用

其中 np.convolve 函数用于实现卷积计算。该函数的参数 mode='same' 表示输出与输入数据的长度相同。 - vectorized_convolution 函数实现了使用 MMX/SSE/AVX 指令集进行卷积计算的方法。该方法通过循环遍历...

predict = model.predict(test_generator, steps=np.ceil(nb_samples/batch_size)) test_df['category'] = np.argmax(predict, axis=-1) label_map = dict((v,k) for k,v in train_generator.class_indices.items()) test_df['category'] = test_df['category'].replace(label_map) test_df['category'] = test_df['category'].replace({ 'dog': 1, 'cat': 0 }) test_df['category'].value_counts().plot.bar()

首先，使用 model.predict 方法对测试数据生成器 test_generator 进行预测，参数 steps 指定了预测的步数，使用 np.ceil(nb_samples/batch_size) 可以计算出总共需要预测的批次数。 接下来，使用 np.arg...

np.round()是干嘛用的

2. **向上取整法**：如果你想始终朝正方向（向上）进行四舍五入，可以使用np.ceil()代替np.round()，反之则可以使用np.floor()向下取整。 3. **固定小数位数法**：如果你想将所有元素都保留固定的位数，可以...

np.round(0.5,2)

- *3* [【python数据分析】numpy取整方法np.round(),np.floor()等](https://blog.csdn.net/qq_42455430/article/details/124117524)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm...

def detect_object(self): h, w, n = self.cv_image.shape # 获取原始图片尺寸 crop_norm = [[0.0, 0.7], [0.0, 0.7]] # 设定截取比例，上下：0~20%，左右0~60% h_start = int(np.floor(h * crop_norm[0][0])) h_end = int(np.ceil(h * crop_norm[0][1])) w_start = int(np.floor(w * crop_norm[1][0])) w_end = int(np.ceil(w * crop_norm[1][1])) img_tl = self.cv_image[h_start:h_end, w_start:w_end, :] # 获得交通灯所在区域图像 gray = cv2.cvtColor(img_tl, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 霍夫圆检测： circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 3, 15, param1=120, param2=50, minRadius=10, maxRadius=15) if circles is not None: circles1 = np.uint16(np.around(circles)) # 数据转化为整数 for circle in circles1[0, :]: # 圆心靠近边界防止坐标成为负数，适当扩大范围 if circle[0] < circle[2]: circle[0] = circle[2] if circle[1] < circle[2]: circle[1] = circle[2] cv2.circle(self.cv_image, (circle[0], circle[1]), 40, (0, 0, 255)) roi = self.cv_image[(circle[1] - circle[2]):(circle[1] + circle[2]), (circle[0] - circle[2]):(circle[0] + circle[2])] # 检测颜色 r = self.detectColor(roi) self.result += r帮我看着

根据你的代码，你正在对一个图像进行交通灯检测。首先，你从原始图像中截取出交通灯所在的区域图像。然后，你将该区域图像转换为灰度图像，并使用cv2.HoughCircles函数进行霍夫圆检测，以找到圆形的交通灯。...

def setgparam(self, Lx2, Ly2, Lz2, timesteps, moltypel, maxr, binsize,numsteps): # uses side lengths to set the maximum radius for box and number of bins # also sets the first line using data on firststep and number of atoms firststep = numsteps-timesteps if maxr == None: maxr = min(Lx2, Ly2, Lz2) else: maxr = float(maxr) numbins = int(np.ceil(maxr / binsize)) count = firststep g = np.zeros((len(moltypel), len(moltypel), numbins)) return maxr, numbins, count, g, firststep

这段代码是用来设置分析分子动力学模拟结果...接着根据输入的参数计算出第一行数据的信息，并初始化一个 g 矩阵，用于记录不同分子之间的 g(r)。 最后返回设置好的参数值，包括 maxr, numbins, count, g, firststep。

import numpy as np import math x = np.array([123,172,76,161,314,77,226,330,202,321,260,155,120,163,221,400,45,106,296,125,210,66,131,242,372]) x.sort() x=5 max_value = x.max() min_value = x.min() m = int(math.ceil((max_value - min_value)/w)) bins = [min_value+k*w for k in range(0, m+1)] x_cuts = pd.cut(x, bins, right=False) number = pd.value_counts(x_cuts) array = number.values rows = number.max() width = np.full([m, rows], 0) size = x.size a = 0 for j in range(0, m): for i in range(0, array[j]): width[j][i] = x[a] a = a + 1 mid_width = np.full([m, rows], 0) for i in range(0, m): for j in range(0, array[i]): mid_width[i][j] = np.median(width[i]) print("\n中值平滑后的等宽箱：") print(mid_width) 输出结果与预期不符。帮我找出问题

6. 在第 17 行，您使用了 np.full 函数来创建一个二维 NumPy 数组，但您没有指定数组的数据类型。应该将其改为 np.full([m, rows], 0, dtype=int)，这将创建一个整数类型的数组。 7. 在第 19 行，您使用了 a =...

注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度，将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置，在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

首先，通过导入numpy和matplotlib.pyplot库来支持数据处理和绘图功能。然后定义了一个名为plot_radar的函数，用于绘制雷达图。 函数的输入参数data是一个包含数据的DataFrame对象，其中第一列是聚类的名称，第二列...
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