代码解析：data = np.concatenate(data_list, axis=0)

时间: 2024-05-22 12:13:14 浏览: 150
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DataList代码示例

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这行代码的作用是将一个列表中的多个numpy数组沿着某个轴进行拼接，生成一个新的numpy数组。 具体来说，data_list是一个包含多个numpy数组的列表，np.concatenate()函数将这些数组沿着axis=0（即第0个轴，也就是行方向）进行拼接，生成一个新的numpy数组data，其中data的行数等于所有数组的行数之和，列数等于每个数组的列数。 举个例子，如果data_list中有三个数组a、b、c，它们的shape分别是(2, 3)、(3, 3)、(1, 3)，那么执行np.concatenate(data_list, axis=0)后，生成的新数组data的shape为(6, 3)，它的前两行对应数组a的两行，接下来三行对应数组b的三行，最后一行对应数组c的一行。
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数组的拼接 np.concatenate( ) np.append( )用法和区别

print(np.concatenate((a, b), axis=0)) # 按行拼接：array([[1, 2], # [3, 4], # [5, 6]]) print(np.concatenate((a, b.T), axis=1)) # 按列拼接：array([[1, 2, 5], # [3, 4, 6]]) 其次，np.append() ...
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Python数组拼接np.concatenate实现过程

print("Concatenated array along axis 0:\n", e) - **沿轴1拼接**（增加列）： python f = np.concatenate((a, b), axis=1) print("Concatenated array along axis 1:\n", f) g = np.concatenate([a, b],...

data = np.concatenate(data_list, axis=0)

This line of code is using the numpy function concatenate to join a list of arrays along a specified axis (in this case, axis 0). data_list is assumed to be a list of numpy arrays, all with the ...

input_data = np.concatenate(data_list, axis=3)

假设你有一个二维数组data_list，每个元素都是多维数组，其中至少有一个维度为3（如图像数据可能有三个通道，即RGB），那么np.concatenate(data_list, axis=3)的作用是将这些数组的第三个维度上的元素纵向堆叠在...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ： gt_batch_list.append(gt_pack) input_batch = np.concatenate(input_batch_list, axis=0) gt_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0) in_data = torch.from_numpy(input_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda() gt_data = torch.from_numpy(gt_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda()

注意，由于状态空间较小，使用广度优先搜索可以找到最优解，但_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0) in_data = paddle.to_tensor(input_batch.copy()).transpose((0, 3, 1, 2)).astype("float32") gt_...

def get_data(): data = np.array(pd.read_csv('heart.csv')) disperse_col = [2, 6, 10, 11, 12] disperse_data, disperse_label = [], [] for i in disperse_col: col_data = data[:, i] col_label = list(set(col_data)) disperse_label.append(col_label) col_data = np.array([col_label.index(j) for j in col_data], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=-1) np.save('heart_disperse.npy', np.array(disperse_label)) 讲解一下每个语句的意思

这是一个 Python 函数，函数名为 get_data。函数内部首先读取一个名为 "heart.csv" 的 CSV 文件，并将数据存储在一个 numpy 数组 "data" 中。接下来，函数对数据进行了一些离散化处理，将原数据中的某些列进行了处理...

test_path = "stock_daily/8/stock_test.csv" with open(test_path) as f: self.data = np.loadtxt(f, delimiter=",") # addi=np.zeros((self.data.shape[0],1)) # self.data=np.concatenate((self.data,addi),axis=1) self.data = self.data[:, 0:6] # self.data = np.vstack((self.data1, self.data[:, 4])) for i in range(len(self.data[0])): self.data[:, i] = (self.data[:, i] - mean_list[i]) / (std_list[i] + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

这段代码是一个数据预处理的过程，首先从指定路径读取测试数据，然后将读取的数据进行归一化处理，接着将处理后的数据按照指定的时间序列长度（SEQ_LEN）切分成多个小数据集（value），同时对应的标签（label）为每...

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我输出每一次的b值并且将导入dataload里面可以用于深度学习

samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs # 导入dataload里面可以用于深度学习 filepath = 'data.pkl' idx = 100 ...

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) return samples, c 你可以将这个函数保存在一个.py文件中，然后在其他的python文件中，通过...

帮我为下面的代码加上注释：class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征（如：GC-content、序列长度等） def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) # Return the classifier return self # Define a method named 'predict' to make predictions on the test set def predict...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_pipeline(matching_model, fnames, index_pairs, feature_dir): cache = {} with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='w') as f_match: for pair_idx in tqdm(index_pairs, desc='Get matched keypoints using matching model'): idx1, idx2 = pair_idx fname1, fname2 = fnames[idx1], fnames[idx2] key1, key2 = fname1.split('/')[-1], fname2.split('/')[-1] mkpts1, mkpts2, num_sg_matches = matching_inference(matching_model, fname1, fname2, cache) group = f_match.require_group(key1) if num_sg_matches >= n_matches: data = np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1) # data = np.vstack(list({tuple(row) for row in np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1).astype(np.int32)})).astype(np.float32) group.create_dataset(key2, data=data) kpts = defaultdict(list) total_kpts = defaultdict(int) match_indexes = defaultdict(dict) with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='r') as f_match: for k1 in f_match.keys(): group = f_match[k1] for k2 in group.keys(): matches = group[k2][...] total_kpts[k1] kpts[k1].append(matches[:, :2]) kpts[k2].append(matches[:, 2:]) current_match = torch.arange(len(matches)).reshape(-1, 1).repeat(1, 2) current_match[:, 0] += total_kpts[k1] current_match[:, 1] += total_kpts[k2] total_kpts[k1] += len(matches) total_kpts[k2] += len(matches) match_indexes[k1][k2] = current_match

data = np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1) # 将匹配点的坐标沿水平方向拼接 group.create_dataset(key2, data=data) # 在名为key1的组中创建名为key2的数据集，并将匹配点坐标数据写入其中 kpts = ...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] 代码优化

history = np.concatenate([date_history, data_history], axis=1) 以上代码首先使用fillna方法填充缺失值，然后将data的第一列作为date_history，第二列作为data_history，并将它们合并成一个数组...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data2.shape[0]) np.random.shuffle(indices)...

import numpy as np import pickle f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] for i in range(11): if len(data) > 15: sample = np.random.choice(data, 15, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, 6, replace=False) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = bi[0] print(sample) print(b) samples.append(sample) # sample = [s for s in sample if s in data] for s in sample: data.remove(s) samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(data)，报错setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (11,) + inhomogeneous part.

samples = np.concatenate(samples, axis=0) 这样就可以将 samples 转换成一维的 NumPy 数组。另外，你在循环中的最后一次循环中没有把 sample 中的元素移除 data 中，可能会导致后续的循环中重复抽取...

np.concatenate用法

np.concatenate是numpy中的一个函数，用于将多个数组沿着指定的轴(axis)进行拼接。它可以用于一维数组和多维数组的拼接。 对于一维数组的拼接，可以直接将多个数组作为参数传入np.concatenate函数，不需要指定轴...

pythonnp.concatenate

numpy.concatenate()函数是一个能够一次完成多个数组的拼接的函数。它可以在指定的轴上将多个数组进行拼接。在使用该函数时，需要传入一个包含要拼接的数组的元组或列表，并指定拼接的轴。例如，可以使用该函数将多...

python中np.concatenate函数

c = np.concatenate((a, b), axis=0) print(c) 运行上述代码，输出结果为： [[1 2] [3 4] [5 6]] 可以看到，数组a和数组b被按行连接起来形成了一个新的数组c。 需要注意的是，np.concatenate()函数也可以用于...

np.concatenate对应于torch

np.concatenate对应于torch中的torch.cat。两者都是用于拼接张量的函数。在numpy中，np.concatenate函数可以将多个数组按照指定的轴进行拼接，而在torch中，torch.cat函数也可以实现相同的功能。不同的是，在torch中...
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。