Python中dsm = np.load('dsm.npy'

这行代码是在读取一个名为'dsm.npy'的numpy数组文件，将其存储在变量dsm中。

numpy.load()函数用于从.npy格式的文件中加载数组数据，并返回一个numpy数组对象。 在本例中，使用numpy库中的load函数来读取'dsm.npy'文件并将其存储在名为dsm的变量中。

注意：在运行此代码之前，需要先安装numpy库。

相关问题

if continue_flag == 1: q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True) memory.buffer = collections.deque(buffer_save.tolist(), maxlen=buffer_limit) reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()

这段代码中，首先检查 `continue_flag` 是否等于 1。如果是，则加载模型和数据，以便继续训练或使用之前保存的结果。

- `q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 会加载之前训练好的神经网络模型并将其赋值给 `q_online` 变量。
- `q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 同样是加载神经网络模型，并赋值给 `q_target` 变量。在一些深度强化学习算法中，存在两个网络，一个用于估计当前状态的值（`q_online`），另一个用于估计目标状态的值（`q_target`）。
- `buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True)` 加载之前保存的经验缓存数据，并将其转换为Python的`deque`对象，并赋值给 `memory.buffer`。这样做是为了继续使用之前的经验数据。
- `reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist()` 加载之前保存的平均奖励列表，并将其转换为Python的列表形式。
- `loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()` 加载之前保存的平均损失列表，并将其转换为Python的列表形式。

通过这些加载操作，您可以在之前训练的基础上进行继续训练或使用之前保存的结果进行其他操作。请确保在加载模型和数据之前，已经将相关文件保存在正确的路径下，并且文件格式与加载函数相匹配。

data1=np.load('/home/lenovo/桌面/work/paper-zhizi/paper/npy/cp10-bx133fs.npy') data2=np.load('/home/lenovo/桌面/work/paper-zhizi/paper/npy/zhizi_cp10-bx133fs.npy') # 进行全矩阵FFT变换 nx=1333 ny=711 kx=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(nx,30e-6/nx))*2*np.pi ky=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(ny,16e-6/ny))*2*np.pi KX, KY = np.meshgrid(kx, ky) k = np.sqrt(KX**2 + KY**2) extent=[min(kx),max(kx),min(ky),max(ky)] print(type(KX)) print((KX.shape)) #kx, ky = np.meshgrid(kx, ky) mid1=np.fft.fft2(data1) mid1=np.fft.fftshift(mid1)所得的k空间坐标轴范围是多少

根据你提供的代码，可以看出 `KX` 和 `KY` 是通过 `np.meshgrid` 函数生成的二维数组。因此，`KX` 和 `KY` 的形状与输入的 `kx` 和 `ky` 的形状相同，即 `(ny, nx)`。

在这种情况下，根据你的代码，`kx` 和 `ky` 是通过调用 `np.fft.fftshift` 和 `np.fft.fftfreq` 函数生成的，其范围是从最小值到最大值。因此，`KX` 和 `KY` 的范围也将是一样的。

你可以通过打印 `extent` 变量来查看 `kx` 和 `ky` 的范围，即 `extent=[min(kx), max(kx), min(ky), max(ky)]`。这将显示 `kx` 和 `ky` 的最小值和最大值。

请注意，由于你的数据尺寸较大，生成 `KX` 和 `KY` 的过程可能会耗费一些时间和内存。确保你的计算资源足够支持这些操作。