for y, cls in enumerate(classes): idxs = np.flatnonzero(y_train == y) idxs = np.random.choice(idxs, samples_per_class, replace=False) for i, idx in enumerate(idxs): plt_idx = i * num_classes + y + 1 plt.subplot(samples_per_class, num_classes, plt_idx) plt.imshow(X_train[idx].astype('uint8')) plt.axis('off') if i == 0: plt.title(cls) plt.show()
时间: 2024-04-15 09:25:20 浏览: 21
这段代码是用于显示训练数据集中不同类别的样本图像。它使用了一个循环来遍历每个类别,并选择该类别中指定数量的样本进行显示。
在这段代码中,`classes` 是一个包含所有类别的列表。`y_train` 是训练数据集的目标标签,它是一个一维数组。`samples_per_class` 是每个类别要显示的样本数。`num_classes` 是类别的总数。
首先,通过 `np.flatnonzero(y_train == y)` 找到所有目标标签等于当前类别 `y` 的样本的索引。然后,使用 `np.random.choice` 随机选择 `samples_per_class` 个索引,确保不重复。接下来,使用 `plt.subplot` 在图像中创建一个子图,其中 `plt_idx` 用于确定子图的位置。然后,使用 `plt.imshow` 显示选定索引对应的图像。最后,通过设置 `plt.axis('off')` 取消坐标轴显示。如果是每个类别的第一个样本,使用 `plt.title(cls)` 设置子图标题为该类别的名称。
整个过程重复进行,直到所有类别的样本都被显示完毕。最后,使用 `plt.show()` 显示所有子图。
这段代码的作用是帮助我们可视化训练数据集中不同类别的样本图像。
相关问题
修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标:x1 = np.linspace(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为:", x_max)
修改代码如下所示,可以找出区间[-2, 40]之间的曲率极大值点的横坐标:
x1 = np.linspace(-2, 40, 1000) # 增加采样点数
x2 = np.linspace(-2, 40, 100)
sig = 1
w = 1
y_rec = np.zeros_like(x2)
curv_list = []
# 计算曲率值
for xi in x2:
y = y_rec.copy()
for k, xk in enumerate(x1):
y += w * gkernel(xi, xk, sig)
curv = curvature(x2, y)
curv_list.append(curv[0])
# 找到曲率值极大的点
idx_max = np.where(np.diff(np.sign(curv_list)) == -2)[0] + 1
x_max = x2[idx_max]
print("区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标为:", x_max)
修改后的代码中,增加了采样点数,从而提高曲率计算的精度。找曲率极大值点的方法也进行了修改,使用了 np.diff(np.sign(curv_list)) == -2 来判断曲率极大值点的位置,np.where() 来获取曲率极大值点的索引,最后计算得到曲率极大值点的横坐标。
test_images = 'data/test' # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data) # 保存预测结果 for i, pred in enumerate(predictions): imageio.imwrite(f"prediction_{i}.png", pred)怎么改
如果你想改进这段代码,可以考虑以下几点:
1. 使用更快速的图像读取方式,比如使用Pillow库的Image.open()方法,可以提高读取速度。
2. 如果测试集图像数量较大,可以考虑使用tf.data.Dataset读取数据,可以提高数据读取速度和训练效率。
3. 在预测结果保存时,可以使用更加直观的文件名,比如使用测试集图像的文件名作为预测结果文件名,方便后续查看和分析。
下面是代码示例:
```python
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
test_images = 'data/test' # 定义测试集图像路径
test_data = []
for filename in os.listdir(test_images):
path = os.path.join(test_images, filename)
with Image.open(path) as img:
img = img.convert('L') # 转换为灰度图像
img = np.array(img) / 255.0 # 归一化
test_data.append(img)
test_data = np.array(test_data)
predictions = model.predict(test_data) # 预测结果
for i, pred in enumerate(predictions):
filename = os.listdir(test_images)[i]
new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '_prediction.png' # 构造新文件名
imageio.imwrite(new_filename, pred)
```
这样改进后的代码,可以更加高效地读取测试集图像数据,并保存预测结果。
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