slice_sample

slice_sample是dplyr包中的一个函数，用于对数据进行抽样。它可以按照指定的个数或比例对数据进行抽样，并且可以在分组的情况下对每组进行抽样。相比于之前的sample_n和sample_frac函数，slice_sample更加高效，因此在最新版本的dplyr包中建议使用slice_sample来进行抽样。

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def slice_enc(data, slice_rate=rate[1] + rate[2]): """将数据切分为前面多少比例，后面多少比例. :param data: 单挑数据 :param slice_rate: 验证集以及测试集所占的比例 :return: 切分好的数据 """ keys = data.keys() Train_Samples = {} Test_Samples = {} for i in keys: slice_data = data[i] all_lenght = len(slice_data) end_index = int(all_lenght * (1 - slice_rate)) samp_train = int(number * (1 - slice_rate)) # 700 Train_sample = [] Test_Sample = [] if enc: enc_time = length // enc_step samp_step = 0 # 用来计数Train采样次数 for j in range(samp_train): random_start = np.random.randint(low=0, high=(end_index - 2 * length)) label = 0 for h in range(enc_time): samp_step += 1 random_start += enc_step sample = slice_data[random_start: random_start + length] Train_sample.append(sample) if samp_step == samp_train: label = 1 break if label: break是做什么

这段代码是一个将数据切分为训练集和测试集的函数，其中`slice_rate`表示验证集和测试集所占的比例。函数中通过计算数据长度和`slice_rate`来确定切分位置，将数据分成训练集和测试集，然后在训练集中进行数据采样，其中`samp_train`表示训练集的长度，`enc_time`表示采样次数，`samp_step`用来计算采样次数，`enc_step`表示采样的步长。函数的作用是为机器学习模型的训练和测试提供数据集。

def parse_event(event_path, cfg): event = load_event(event_path, cfg) event = torch.from_numpy(event) # 考虑基于密度的去噪 denoise_events = getattr(cfg, 'denoise_events', False) denoise_bins = getattr(cfg, 'denoise_bins', 10) denoise_timeslice = getattr(cfg, 'denoise_timeslice', 5000) denoise_patch = getattr(cfg, 'denoise_patch', 2) denoise_thres = getattr(cfg, 'denoise_thres', 0.5) denoise_density = getattr(cfg, 'denoise_density', False) denoise_hot = getattr(cfg, 'denoise_hot', False) denoise_time = getattr(cfg, 'denoise_time', False) denoise_neglect_polarity = getattr(cfg, 'denoise_neglect_polarity', True) reshape = getattr(cfg, 'reshape', False) if reshape: reshape_method = getattr(cfg, 'reshape_method', 'no_sample') if reshape_method == 'no_sample': event = reshape_event_no_sample(event, SENSOR_H, SENSOR_W, IMAGE_H, IMAGE_W) elif reshape_method == 'sample': event = reshape_event_with_sample(event, SENSOR_H, SENSOR_W, IMAGE_H, IMAGE_W) elif reshape_method == 'unique': event = reshape_event_unique(event, SENSOR_H, SENSOR_W, IMAGE_H, IMAGE_W) # Account for slicing slice_events = getattr(cfg, 'slice_events', False) if slice_events: event = slice_event(event, cfg) return event这个函数什么意思

这个函数的作用是解析一个事件文件，返回一个tensor表示的事件流。函数的输入参数是一个事件文件的路径和配置参数 cfg。函数首先使用 load_event 函数加载事件文件，并将其转换为 PyTorch 的 tensor 格式。然后根据 cfg 中的参数对事件流进行基于密度的去噪、reshape、slice 等处理，最终返回处理后的事件流。其中，denoise_events 表示是否进行基于密度的去噪，denoise_bins 表示去噪时使用的 bin 数量，denoise_timeslice 表示一个时间片内的事件数量，denoise_patch 表示 patch 的大小，denoise_thres 表示去噪的阈值，denoise_density 表示是否使用基于密度的去噪，denoise_hot 表示是否使用热点去噪，denoise_time 表示是否使用时间去噪，denoise_neglect_polarity 表示是否忽略极性信息。reshape 表示是否进行 reshape 操作，reshape_method 表示 reshape 的方法。slice_events 表示是否进行 slice 操作。