num_pipeline.get_feature_names_out()

`num_pipeline.get_feature_names_out()`是Python中sklearn管道（Pipeline）的一部分，特别是在使用NumPyArrayFeatureExtractor或FunctionTransformer这类转换器时的一个方法。这个方法返回经过预处理步骤后的特征名称列表，这些步骤通常包括数值特征的标准化、缺失值处理等操作。例如，如果你有一个数字特征列，通过管道进行缩放（如MinMaxScaler），那么这个方法会告诉你处理后的特征名不再是原始数值列名，而是表示了缩放之后的形式，方便后续模型理解和特征解释。

举个例子：

pipeline = Pipeline(steps=[
    ('extract', NumArrayFeatureExtractor()),
    ('scale', StandardScaler())
])

X_preprocessed = pipeline.fit_transform(X)
feature_names = pipeline.get_feature_names_out()

在这个例子中，`feature_names`将是一个包含经过归一化变换后的特征名字的新列表。

相关问题

moveit的chomp_planning_pipeline.launch.xml

`chomp_planning_pipeline.launch.xml` 是 MoveIt! 中的一个 launch 文件，用于启动 `chomp` 算法进行规划。具体来说，这个 launch 文件会启动节点：

- `move_group` 节点：MoveIt! 中的核心节点，负责规划和执行机器人的运动。
- `robot_state_publisher` 节点：用于发布机器人的状态信息。
- `joint_state_publisher` 节点：用于通过 GUI 界面或者命令行方式发布机器人关节状态信息。
- `planning_scene_monitor` 节点：用于监测机器人周围环境的变化。
- `chomp_planning_pipeline` 节点：用于执行基于 CHOMP 算法的运动规划。

在启动 `chomp_planning_pipeline.launch.xml` 后，你可以通过 RViz 界面或者 ROS 服务调用的方式来发送运动规划请求，并且 MoveIt! 将会使用 CHOMP 算法进行规划。

keras_ocr.pipeline.Pipeline()函数的作用

`keras_ocr.pipeline.Pipeline()` 函数是 Keras-OCR 库中的一个构造函数，用于创建一个文本识别的管道（pipeline）。Keras-OCR 是一个基于深度学习的光学字符识别库，它提供了一种简单的方法来检测和识别图像中的文本。

通过使用 `Pipeline()`，你可以构建一个完整的OCR系统，该系统将负责图像中的文本检测和文本识别的各个步骤。它集成了预训练的文本检测模型和文本识别模型，使得用户能够快速上手并且不需要从零开始训练模型。

当你创建一个 `Pipeline` 实例时，它会加载预训练的模型，并提供一个方法来接收输入图像，然后输出图像中的文本行及其位置。这使得识别图像中的文本变得非常简单。

以下是一个简单的使用示例：

import keras_ocr

# 创建Pipeline实例
pipeline = keras_ocr.pipeline.Pipeline()

# 对单个图像进行OCR处理
predictions = pipeline.recognize([image_path_or_image])

# 遍历识别结果
for prediction in predictions:
    print(prediction)

在这个例子中，`recognize()` 方法接受一个图像路径列表或图像对象列表，然后返回一个包含识别结果的列表。每个识别结果是一个包含文本和边界框坐标的元组。