for i in range(len(Data)): dis_1=? dis_2=? if dis_1?dis_2: temp1.append(Data[i])
时间: 2024-03-02 14:53:54 浏览: 30
在这段代码中,dis_1和dis_2应该是表示数据点Data[i]到两个聚类中心点的距离,因此可以通过KMeans模型对象的transform方法来计算得到。
具体实现代码如下:
```python
# 假设有两个聚类中心点 centers
dis_1 = np.linalg.norm(Data[i] - centers[0])
dis_2 = np.linalg.norm(Data[i] - centers[1])
if dis_1 < dis_2:
temp1.append(Data[i])
else:
temp2.append(Data[i])
```
其中,np.linalg.norm函数可以计算向量的范数,这里用于计算两个点之间的欧几里得距离。centers是KMeans模型对象的属性,表示聚类中心点的位置。temp1和temp2分别用于存储属于第一个聚类和第二个聚类的数据点。
相关问题
for i in range(len(Data)): dis_1=? dis_2=? if dis_1?dis_2: temp1.append(Data[i])其中?应该填什么
在这段代码中,dis_1和dis_2应该是表示数据点Data[i]到两个聚类中心点的距离,因此可以通过KMeans模型对象的transform方法来计算得到。
具体实现代码如下:
```python
# 假设有两个聚类中心点 centers
dis_1 = np.linalg.norm(Data[i] - centers[0])
dis_2 = np.linalg.norm(Data[i] - centers[1])
if dis_1 < dis_2:
temp1.append(Data[i])
else:
temp2.append(Data[i])
```
其中,np.linalg.norm函数可以计算向量的范数,这里用于计算两个点之间的欧几里得距离。centers是KMeans模型对象的属性,表示聚类中心点的位置。temp1和temp2分别用于存储属于第一个聚类和第二个聚类的数据点。
def call_back_front_personspeed_data(msg): global dis_first_person global person_speed global person_intention global person_init front_person_dict = json.loads(msg.data) person_speed = 0 try: object__ = front_person_dict['objects'] for i in range(len(object__)): if(object__[i]["class_name"] == 'person'): if object__[i]["count"] == 0: person_init = 1 dis_first_person = object__[i]['d_y'] if object__[i]["count"] == 1 and person_init == 1: try: person_speed = (object__[i]['d_y'] - dis_first_person) / 0.53 color_print_lib.prRed('person_speed' + str(person_speed)) if abs(person_speed) >= 1: person_intention = 1 else : person_intention = 0 color_print_lib.prRed('person_intention' + str(person_intention)) except: print("person_speed初始化失败") except: print("error") print('person_speed:' + str(person_speed)) print('person_intention:' + str(person_intention))解释一下
这段代码定义了一个名为`call_back_front_personspeed_data`的函数,该函数用于处理消息`msg`。该函数使用了全局变量`dis_first_person`、`person_speed`、`person_intention`和`person_init`。
该函数首先从`msg`中解析出一个名为`front_person_dict`的字典对象。然后,它将`person_speed`变量初始化为0,并尝试从`front_person_dict`中获取名为`objects`的列表对象。
接下来,该函数遍历`objects`列表,并找到其中`class_name`为`person`的元素。如果该元素的`count`属性为0,则将`person_init`设置为1,并将`dis_first_person`设置为该元素的`d_y`属性;否则,如果`count`属性为1且`person_init`为1,则计算出`person_speed`并打印输出。
最后,该函数根据`person_speed`的绝对值是否大于等于1来设置`person_intention`的值,并打印输出`person_speed`和`person_intention`的值。如果在任何一个步骤中出现了错误,则会打印出相应的错误信息。
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