def test_path(): s1 = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 4] s2 = [3, 4, 5, 5, 5, 4] val, path = DTW.dtw(s1, s2, DTW.dist_for_float) TestDTW.display(s1, s2) print(val, path) @staticmethod def test_remove_signal(): s1 = [1, 2, 3, 4, 5, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999] s2 = [-9999, -9999, -9999, 1, 2, 3, 4, 5, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999] result = DTW.distance(np.array(s1), np.array(s2)) TestDTW.display(s1, s2) print(s1) print(s2) print(result)解释一下

时间: 2023-03-27 13:00:37 浏览: 118
这是一段 Python 代码,其中使用了 DTW 算法计算两个序列 s1 和 s2 之间的距离。第一个测试函数 test_path() 中,先定义了两个序列 s1 和 s2,然后调用 DTW.dtw() 函数计算它们之间的距离和对齐路径,最后调用 TestDTW.display() 函数显示对齐后的序列和对齐路径,并输出距离和路径。第二个测试函数 test_remove_signal() 中,先定义了两个序列 s1 和 s2,其中 s1 中包含了一些无效信号值 -9999,然后调用 DTW.distance() 函数计算它们之间的距离,最后输出 s1、s2 和距离的值。
相关问题

def wraper_func(test_func): @wraps(test_func) # @wraps:避免被装饰函数自身的信息丢失 def inner_func(self): failures = str([fail[0] for fail in self._outcome.result.failures]) if test_func.__name__ in failures: if self._id() == self._testMethodName: test = False else: test = True else: test = True return test(self) if inner_func(self) == True: return True else: return False 这个代码有错吗,怎么更改

这段代码有一些问题。首先,在 `inner_func` 函数中,`test` 变量被赋值为一个布尔值,但在返回时却被当作了一个函数来调用。其次,在 `wraper_func` 函数中,`inner_func` 函数应该返回一个函数对象,而不是一个布尔值。 以下是更改后的代码: ``` from functools import wraps def wraper_func(test_func): @wraps(test_func) def inner_func(self): failures = str([fail[0] for fail in self._outcome.result.failures]) if test_func.__name__ in failures: if self._id() == self._testMethodName: test = lambda: False else: test = lambda: True else: test = lambda: True return test return inner_func(self) # 测试 class Test: def test_func(self): return True test = Test() result = wraper_func(test.test_func) print(result()) # 输出 True ``` 在更改后的代码中,`inner_func` 函数返回一个匿名函数,该函数根据条件返回 `True` 或 `False`。在 `wraper_func` 函数中,我们调用 `inner_func` 并传入 `self` 参数,该参数在测试类的实例化对象中提供。然后,我们将返回的函数对象存储在 `result` 变量中,并在需要时调用它来执行测试。

watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() 加代码实现文件上传完成后将watch_folder = r'D:/zip'里的文件删除,而watch_folder = r'D:/zip'不动

要在文件上传完成后将 `watch_folder` 中的文件删除,可以在文件上传完成后使用 `os.remove()` 函数删除文件。以下是修改后的代码示例: ```python import os import time import requests watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def delete_file(file_path): os.remove(file_path) print(f"Deleted {file_path}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) delete_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() ``` 在上述代码中,我添加了一个名为 `delete_file()` 的新函数,用于删除已上传的文件。在上传完成后调用 `delete_file()` 函数,将已上传的文件从 `watch_folder` 中删除。 请注意,删除文件是一个不可逆的操作,请谨慎使用。确保你在明确了解代码功能和操作的情况下进行操作,并备份重要文件。 希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

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