class_names=1b.classes_

时间: 2023-10-06 21:04:34 浏览: 71
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利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

这个代码行是在获取一个对象 `1b` 的属性 `classes_` 的值，并将其赋给变量 `class_names`。根据代码的上下文，这里的 `1b` 可能是一个对象或者一个类的实例，而 `classes_` 是一个属性或者方法。根据命名的规范来看，`class_names` 可能是用于存储类的名称的变量。然而，没有足够的信息来确定具体的含义。
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python 3利用BeautifulSoup抓取div标签的方法示例

classes = div.get('class') if classes: # 检查 div 是否包含特定的类名 if 'SG_connHead' in classes: # 提取个人资料 personal_info = div.find('span', {'comp_title': '个人资料'}).text print(f"个人...
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MMX_Setup_15_0_20_2385.zip

As a Class Browser it shows classes (inheritance) and members (fields, methods, properties) in two filtered views, similar to the windows explorer. On the left the Explorer docked in the IDE editor. ...

def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = _list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("_")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中batch是无尽的吗

是的，load_data函数返回的是一个Python生成器对象，使用yield from语句使其不断地产生新的数据批次。因此，使用for循环遍历batch时可以得到无尽的数据批次，直到程序被手动终止或者发生错误。需要注意的是，由于...

def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中第一个batch代表什么

在这段代码中，load_data函数返回一个Python生成器对象，使用yield from loader语句实现。每次调用这个生成器时，会从数据集中获取一个batch的数据，并将其返回。第一个batch代表的是数据集中的第一个batch，也...

def __init__(self, **kwargs): self.__dict__.update(self._defaults) for name, value in kwargs.items(): setattr(self, name, value) self.class_names, self.num_classes = get_classes(self.classes_path) self.generate() show_config(**self._defaults)

4. self.class_names, self.num_classes = get_classes(self.classes_path)：调用get_classes函数，从类别文件中读取类别名称和类别总数，并将它们保存到实例的属性中。 5. self.generate()：调用generate方法...

-- coding: utf-8 -- import arcpy import os import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def check_feature_class_fields(workspace, output_file): def write_warning_to_file(warning_message): with open(output_file, 'a') as f: f.write(warning_message + '\n') arcpy.env.workspace = workspace feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses() unqualified_count = 0 field_count = {} for feature_class in feature_classes: feature_class_path = os.path.join(workspace, feature_class) fields = arcpy.ListFields(feature_class_path) field_names = [field.name for field in fields] with arcpy.da.SearchCursor(feature_class_path, ["OID@"] + field_names) as cursor: for row in cursor: oid = row[0] for i, value in enumerate(row[1:], start=1): if value is None or value == "": field_name = field_names[i - 1] warning_message = "Unqualified Feature Class: {} | Field Name: {} | Feature OID: {}".format( feature_class, field_name, oid ) arcpy.AddWarning(warning_message) write_warning_to_file(warning_message) unqualified_count += 1 if field_name in field_count: field_count[field_name] += 1 else: field_count[field_name] = 1 # Write the total count of unqualified cases to the output file. with open(output_file, 'a') as f: f.write("Total Unqualified Cases Found: {}\n".format(unqualified_count)) f.write("Field-wise Unqualified Case Count:\n") for field_name, count in field_count.items(): f.write("Field: {} | Count: {}\n".format(field_name, count)) workspace = arcpy.GetParameterAsText(0) output_file_path_txt = "unqualified_data.txt" check_feature_class_fields(workspace, output_file_path_txt) 检查上述代码是否使用Python 2语言

是的，上述代码使用的是Python 2语言。其中，reload(sys)和sys.setdefaultencoding('utf-8')在Python 3中已经不再需要，而在Python 2中是为了解决编码问题而使用的。而print函数在Python 2中是不需要加括号的，而在...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib.pyplot as plt # 加载csv文件 data = pd.read_csv("data填补.csv") # 将标签进行编码 le = LabelEncoder() data['label'] = le.fit_transform(data['label']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(columns=["label"]) y = data["label"] # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义决策树模型 dt_model = DecisionTreeClassifier() # 训练决策树模型 dt_model.fit(X_train, y_train) # 计算测试集的准确率 accuracy = dt_model.score(X_test, y_test) print("测试集准确率：", accuracy) # 可视化决策树 plt.figure(figsize=(30, 30)) plot_tree(dt_model, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=le.classes_) plt.show()我想使这段代码生成的决策图只显示置信度大于0.95的区间应该如何更改

plot_tree(dt_model, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=le.classes_, precision=2) # 调整节点的可视化效果，只显示置信度大于0.95的节点 for node in dt_model.tree_.children_left: ...

class LoginView(APIView): http_method_names = ['post'] permission_classes = [permissions.IsAuthenticatedOrReadOnly] def post(self, request): data = request.data # 处理数据 print(data.username) # 返回响应 return Response({"result": "200"}, status=status.HTTP_200_OK)报错403

在你提供的代码中，LoginView 视图类的 permission_classes 属性设置为 IsAuthenticatedOrReadOnly，这意味着只有经过身份验证的用户才能执行 POST 请求。 因此，如果你使用未经身份验证的用户尝试访问该视图，就会...

class_names = image_datasets['train'].classes

通过将训练集的ImageFolder对象中的.classes属性赋值给class_names变量，你可以得到一个存储了训练集类别名称的列表，以便在之后的代码中使用。这样可以方便地查看和操作训练集的类别信息。

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 172, in <module> class_names=clf.class_names, AttributeError: 'DecisionTree' object has no attribute 'class_names'

dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4'], class_names=['class1', 'class2', 'class3']) 需要注意的是，class_names参数的长度必须...

if pretrained: if distributed: if local_rank == 0: download_weights(backbone) dist.barrier() else: download_weights(backbone) class_names, num_classes = get_classes(classes_path)

接下来，调用 get_classes 函数获取类别信息，其中 classes_path 参数指定了类别信息文件的路径。这个函数会返回类别名称列表和类别数量。 最终，返回类别名称列表和类别数量这两个值。这些信息会在训练和测试过程...

std::cout << "***************************" <<std::endl; yolov5trt->detect_api(color_img, conf_thre, is_seg); res_boxes = yolov5trt->res; boxes.clear(); for (int id = 0; id < res_boxes.size(); id++) { this->Draw_mask_bbox(res_boxes[id]); // int dist = yolov5trt->get_distance(resized_box, depth_img, 24); int dist = -1; b.cls = all_classes[class_names[res_boxes[id].class_id]]; b.box = resized_box; b.conf = res_boxes[id].conf; // b.dist = (dist / 1000); b.dist = dist; boxes.push_back(b); std::cout << "class_name: " << class_names[res_boxes[id].class_id] << " conf: " << res_boxes[id].conf << " dist: " << dist << std::endl;

然后，将目标的类别、边界框、置信度和距离信息保存到结构体 b 中。 将 b 添加到 boxes 容器中。 最后，使用 std::cout 输出目标类别、置信度和距离等信息。 这段代码的目的是输出检测到的目标类别、置信...

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 ...

nl = de_parallel(model).model[-1].nl # number of detection layers (to scale hyps) hyp['box'] *= 3 / nl # scale to layers hyp['cls'] *= nc / 80 * 3 / nl # scale to classes and layers hyp['obj'] *= (imgsz / 640) ** 2 * 3 / nl # scale to image size and layers hyp['label_smoothing'] = opt.label_smoothing model.nc = nc # attach number of classes to model model.hyp = hyp # attach hyperparameters to model model.class_weights = labels_to_class_weights(dataset.labels, nc).to(device) * nc # attach class weights model.names = names

这段代码的作用是根据模型结构和超参数，调整目标检测模型中的一些...并且，将数据集的标签转化为类别权重，并赋值给模型的类别权重model.class_weights。 最后，将数据集的类别名称赋值给模型的类别名称model.names。

for each class class_names = np.unique(y_train) y_scores = tree.predict_proba(X_test) y_pred = tree.predict(X_test) macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') y_test = label_binarize(y_test, classes=range(3)) y_pred = label_binarize(y_pred, classes=range(3)) micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, average='micro') #micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro') # calculate ROC curve fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) return reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc根据上述代码怎么调整下列代码fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr_avg[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr_avg[i], tpr_avg[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr_avg["macro"] = all_fpr tpr_avg["macro"] = mean_tpr macro_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(micro_auc_avg["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr_avg["macro"], tpr_avg["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(macro_auc_avg["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr_avg[i], tpr_avg[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc_avg[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel...

# Config plots = not evolve # create plots cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(1 + RANK) with torch_distributed_zero_first(RANK): data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes names = ['item'] if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names assert len(names) == nc, f'{len(names)} names found for nc={nc} dataset in {data}' # check is_coco = data.endswith('coco.yaml') and nc == 80 # COCO dataset

这是Yolov5官方文件中的一段代码，主要用于检查数据集的相关信息，并设置训练参数。具体来说，该代码会根据是否使用分布式训练来设置CUDA设备，并根据是否使用单类别训练来确定类别数和类别名称。...
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基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。