tem_texts = tem_g.selectAll('.tem_text').data(tems).join('text').attr('class','tem_text'); tem_texts .attr('x',d=>d.x*svg_x_scale) .attr('y',d=>d.y*svg_y_scale) .text(d=>d.tem) .attr("font-size", 15*svg_y_scale) .attr('fill',d=>get_fill_text(d)) .attr('text-anchor','middle')

这段代码是用来设置一组文本元素的位置、文本内容、字体大小、填充颜色和文本锚点的。

首先，通过选择器`.tem_text`选中一组元素，并将数据`tems`与这组元素进行绑定，如果元素不存在，则创建新元素。

然后，使用`.attr('x',d=>d.x*svg_x_scale)`和`.attr('y',d=>d.y*svg_y_scale)`来设置元素的水平和垂直位置，这里的`d`表示绑定的数据对象，`x`和`y`分别是该对象的属性。

接下来，使用`.text(d=>d.tem)`来设置元素的文本内容，同样使用绑定的数据对象中的属性`tem`。

使用`.attr("font-size", 15*svg_y_scale)`来设置元素的字体大小，这里的`svg_y_scale`是一个缩放比例。

使用`.attr('fill',d=>get_fill_text(d))`来设置元素的填充颜色，`get_fill_text()`是一个函数，根据绑定的数据对象返回相应的颜色值。

最后，使用`.attr('text-anchor','middle')`来设置文本锚点为中心对齐。

这段代码的作用是将一组文本元素按照指定的位置和样式进行渲染。

相关问题

const dataArray = Object.values(Data); // 选择文本元素并绑定数据 const tem_texts = svg.selectAll('.tem_text') .data(dataArray) .join('text') .attr("transform",'rotate(-10,0,0 )'); tem_texts .attr('x', d => d.x *0.2) .attr('y', d => d.y *0.2) .text(d => d.text) .attr("font-size", 5.5 * 2) .attr("font-weight", 600) .attr("fill", '#08eaff') .attr('text-anchor','middle') const datarray = Object.values(ata); const tems = svg.selectAll('.tem_text') .data(datarray) .join('text') .attr("transform",'rotate(-10,0,0 )'); tem_texts .attr('x', d => d.x * 0.2) .attr('y', d => d.y * 0.2) .text(d => d.text) .attr("font-size", 5.5 * 2) .attr("font-weight", 500) .attr('text-anchor','middle')

这段代码看起来是使用D3.js绘制SVG文本元素并绑定数据。首先，`dataArray`是从`Data`对象中获取所有值的数组。然后，使用选择器选择所有类名为"tem_text"的文本元素，并将数据绑定到它们上面。如果元素不存在，就创建一个新的文本元素。接下来，设置文本元素的属性，包括旋转、x和y坐标、文本内容、字体大小、字体粗细、填充颜色和文本锚点。同样的步骤也适用于`datarray`数组。

需要注意的是，第二个选择器的变量名应该是`tems`而不是`tem_texts`，因为前一个选择器已经使用了`tem_texts`这个变量名。另外，第二个选择器中的`ata`应该是一个拼写错误，可能应该是`Data`的另一个变量。

这段代码的作用是将数据根据坐标绘制在SVG画布上，并设置相应的样式属性。如果你有关于这段代码的更具体的问题，请告诉我。

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

这段代码是一个用于验证模型的函数。它接收一个数据集 `val_set`，将其封装成一个 `DataLoader` 对象，并迭代 `max_iter` 次进行验证。如果 `flag` 为 `False`，则 `max_iter` 不得超过数据集的长度；否则 `max_iter` 不得小于数据集的长度。在每次迭代中，函数从 `val_iter` 中获取一个批次的数据，并将其传入模型进行预测。然后计算预测结果与真实标签之间的损失，并将其加入到 `loss_avg` 中。同时，函数还统计了预测正确的数量 `n_correct`。最后，函数返回 `n_correct` 和 `loss_avg`。