numpy将1.0,2.0,……100.0这100个数变为一个(10,10)的数组a,然后将a以整数的形式存放在名为arr2d.txt文件中，并查看arr2d.txt文件是否有数据。利用genfromtext函数从arr2d.txt文件读取数据，并显示读取结果。

代码如下：

import numpy as np

# 将数据变为(10,10)的数组
a = np.arange(1, 101).reshape(10, 10)

# 将数组以整数的形式存放到文件中
np.savetxt('arr2d.txt', a.astype(int))

# 从文件中读取数据
data = np.genfromtxt('arr2d.txt', dtype=int)

# 显示读取结果
print(data)

输出结果：

[[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
 [11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]
 [21 22 23 24 25 26 27 28 29 30]
 [31 32 33 34 35 36 37 38 39 40]
 [41 42 43 44 45 46 47 48 49 50]
 [51 52 53 54 55 56 57 58 59 60]
 [61 62 63 64 65 66 67 68 69 70]
 [71 72 73 74 75 76 77 78 79 80]
 [81 82 83 84 85 86 87 88 89 90]
 [91 92 93 94 95 96 97 98 99 100]]

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def __call__(self, sample): Ref, Def, Dispx, Dispy = sample['Ref'], sample['Def'], sample['Dispx'], sample['Dispy'] self.mean = 0.0 self.std = 255.0 self.mean1 = -1.0 self.std1 = 2.0 # 将numpy转换为tensor赋值 return {'Ref': torch.from_numpy((Ref - self.mean) / self.std).float(), 'Def': torch.from_numpy((Def - self.mean) / self.std).float(), 'Dispx': torch.from_numpy((Dispx - self.mean1) / self.std1).float(), 'Dispy': torch.from_numpy((Dispy - self.mean1) / self.std1).float()}

这段代码是一个函数的实现，其目的是将输入的样本进行预处理并转换为PyTorch的tensor类型。函数接受一个字典作为参数，其中包含了'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'四个键值对。每个键对应的值是一个NumPy数组。

函数首先定义了一些变量，包括均值和标准差。然后，通过将输入样本中的每个数组减去均值并除以标准差的方式，对输入进行归一化处理。最后，将处理后的结果转换为PyTorch的tensor类型，并将其存储在一个新的字典中返回。

这个函数可以用于数据预处理步骤，以确保输入数据在训练或推断过程中具有相同的尺度和分布。

python将数组类型从numpy.float32转为numpy.float64

要将numpy数组类型从`float32`转换为`float64`，可以使用`astype()`方法。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)
arr = arr.astype(np.float64)

这将把`arr`数组的数据类型从`float32`转换为`float64`。请注意，这将创建一个新的数组，原始数组`arr`不会被修改。