idxes = np.where(np.logical_and(y >= low_range, y < high_range))[0]
时间: 2024-05-21 21:17:20 浏览: 12
这行代码的作用是找出一维数组 y 中在 [low_range, high_range) 范围内的元素的下标索引。具体来说,np.logical_and(y >= low_range, y < high_range) 会返回一个布尔型数组,表示 y 中哪些元素在指定范围内,然后 np.where() 函数会返回这些元素在 y 中的下标索引。最后的 [0] 是为了只返回下标索引的第一维,因为 np.where() 可能会返回多维的下标索引,但在这里我们只需要一维的索引。
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intersection = np.sum(np.logical_and(pred == True, target == True)) union = np.sum(np.logical_or(pred == True, target == True)) miou = intersection / (union + epsilon)
这段代码是计算语义分割任务中的模型评价指标之一:Mean Intersection over Union (MIoU)。其中,pred是模型的预测结果,target是真实标签,epsilon是为了防止分母为0而加的一个很小的数。
首先,np.logical_and(pred == True, target == True)会返回一个布尔型数组,其中元素为True的位置表示预测结果和真实标签都为正类(即预测正确)。np.sum()会对这个数组求和,得到正类的数量。同理,np.logical_or(pred == True, target == True)会返回一个布尔型数组,其中元素为True的位置表示预测结果和真实标签中至少有一个为正类。np.sum()会对这个数组求和,得到正类和负类的数量之和。
最后,将正类的数量除以正类和负类的数量之和,得到MIoU指标的值。
np.logical_and(instance_np >= OBJ_ID * 1000, instance_np < (OBJ_ID + 1) * 1000)
这行代码使用了NumPy库中的逻辑与函数`logical_and`,其作用是对输入的两个布尔类型数组进行逐元素与操作,返回一个新的布尔类型数组。其中,第一个数组的元素是`instance_np >= OBJ_ID * 1000`的结果,第二个数组的元素是`instance_np < (OBJ_ID + 1) * 1000`的结果。这两个条件分别表示`instance_np`中的元素是否大于或等于`OBJ_ID * 1000`,且小于`(OBJ_ID + 1) * 1000`。因此,最终返回的数组中,元素为`True`的表示符合这两个条件的元素,元素为`False`的表示不符合这两个条件的元素。