出现 9.558114069830536e-12 如何解决
时间: 2024-03-05 19:53:06 浏览: 21
9.558114069830536e-12 是科学计数法表示的小数,它可以转换为普通的小数形式,即0.000000000009558114069830536。如果你希望在程序中显示为普通小数形式,可以使用格式化字符串或者字符串格式化函数将其转换为字符串形式,例如在 Python 中可以使用以下方式实现:
```
num = 9.558114069830536e-12
print("{:.15f}".format(num))
```
这里的 "{:.15f}" 表示格式化输出一个小数,保留15位小数位。输出结果为 0.000000000009558。
相关问题
中值滤波程序源数据9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01
以下是一个简单的中值滤波程序,可以处理输入数据:
```python
def median_filter(data, window_size):
filtered_data = []
for i in range(len(data)):
window = []
for j in range(max(0,i-window_size), min(len(data),i+window_size+1)):
window.append(data[j])
window.sort()
filtered_data.append(window[int(len(window)/2)])
return filtered_data
data = [9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01]
window_size = 3
filtered_data = median_filter(data, window_size)
print(filtered_data)
```
输出结果为:
```
[0.9751000000000001, 0.9751000000000001, 0.9751, 0.9751, 0.9751, 0.9751, 0.9751, 0.9751000000000001, 0.9751000000000001, 0.9751000000000001]
```
其中,`median_filter(data, window_size)`函数接收两个参数,`data`为输入数据,`window_size`为窗口大小,即取决于数据的中位数值的窗口大小。函数使用双重循环,对于每个输入数据,它会创建一个窗口,然后对窗口进行排序,取出中间值,并将其附加到过滤后的数据列表中。返回的列表中包含输入数据的中值滤波后的版本。最后,代码使用示例数据和窗口大小调用函数,并打印输出结果。
[[3.1641e-01, 3.6478e-04, 3.6478e-04, 3.1641e-01, 1.1563e-05, 3.4451e-05, 3.1641e-01, 1.5557e-05, 4.5593e-02, 2.2829e-04, 8.5831e-06, 1.2803e-04, 3.7422e-03, 1.6701e-04, 2.0564e-05, 1.3423e-04], [4.0703e-03, 8.7036e-02, 8.7036e-02, 4.0703e-03, 1.2517e-06, 1.7405e-05, 4.0703e-03, 1.2338e-05, 8.1299e-01, 1.3089e-04, 9.8765e-05, 3.8087e-05, 5.2869e-05, 1.3924e-04, 3.8743e-06, 2.7275e-04], [4.6272e-03, 1.4844e-01, 1.4844e-01, 4.6272e-03, 9.5367e-06, 1.7464e-05, 4.6272e-03, 8.8811e-05, 6.8652e-01, 2.8658e-04, 3.5119e-04, 9.4533e-05, 1.2326e-04, 7.3195e-04, 5.7340e-05, 7.6723e-04]]这样一个张量,如何对其中的每一个维度上的列表选取最大值的索引
可以使用 PyTorch 中的 `argmax` 函数来对张量的每一个维度上的列表选取最大值的索引,具体代码如下:
```python
import torch
# 定义一个张量
tensor = torch.tensor([[3.1641e-01, 3.6478e-04, 3.6478e-04, 3.1641e-01, 1.1563e-05, 3.4451e-05, 3.1641e-01, 1.5557e-05, 4.5593e-02, 2.2829e-04, 8.5831e-06, 1.2803e-04, 3.7422e-03, 1.6701e-04, 2.0564e-05, 1.3423e-04],
[4.0703e-03, 8.7036e-02, 8.7036e-02, 4.0703e-03, 1.2517e-06, 1.7405e-05, 4.0703e-03, 1.2338e-05, 8.1299e-01, 1.3089e-04, 9.8765e-05, 3.8087e-05, 5.2869e-05, 1.3924e-04, 3.8743e-06, 2.7275e-04],
[4.6272e-03, 1.4844e-01, 1.4844e-01, 4.6272e-03, 9.5367e-06, 1.7464e-05, 4.6272e-03, 8.8811e-05, 6.8652e-01, 2.8658e-04, 3.5119e-04, 9.4533e-05, 1.2326e-04, 7.3195e-04, 5.7340e-05, 7.6723e-04]])
# 对每一个维度上的列表选取最大值的索引
max_indices = torch.argmax(tensor, dim=1) # 对第二个维度进行操作,即选取每个列表的最大值索引
print(max_indices) # 输出每个列表最大值的索引
```
运行结果:
```
tensor([0, 8, 8])
```
上述代码中,`argmax` 函数的参数 `dim` 指定了在哪一个维度上进行操作。对于这个张量,我们要对每个列表选取最大值的索引,因此我们要对第二个维度进行操作,即 `dim=1`。最终得到的 `max_indices` 张量的每一个元素表示对应列表最大值的索引。
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