for it, im in tqdm(enumerate(metadata[smc_mask].Path.values), total=smc_mask.sum(), desc='Reading MRI to memory'): mx = nib.load(im).get_data().max(axis=0).max(axis=0).max(axis=0) data[it, 0, :, :, :] = np.array(nib.load(im).get_data()) / mx

这段代码是在使用tqdm库中的enumerate方法遍历metadata中的smc_mask路径，然后读取MRI数据到内存中，并将其归一化到0-1范围内。具体来说，对于每个路径，它首先通过nib.load方法读取MRI数据，然后通过max(axis=0).max(axis=0).max(axis=0)方法找到数据中最大的值，并将其作为归一化分母mx。最后，将MRI数据除以mx并保存在data数组中。这段代码的目的是为了将MRI数据加载到内存中，以便后续的处理和分析。

相关问题

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count counts =[count_dict.values()] total_count =sum(count_dict.values()) freq =[num / total_count for num in counts]针对这段代码分别将列表的值除以其总和

以下是代码实现：

counts = list(count_dict.values())
total_count = sum(counts)
freq = [num / total_count for num in counts]

这里首先将字典中的值（即出现次数）提取出来，存储在列表 `counts` 中。然后使用 `sum()` 函数计算出列表中所有元素的总和。接着，使用列表推导式将列表中每个元素除以总和，得到频率列表 `freq`。

def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sanpled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature= self.test_forward(sanpled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) Sketch_Name.extend(sanpled_batch['sketch_path']) for i_num, positive_name in enumerate(sanpled_batch['positive_path']): if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(sanpled_batch['positive_path'][i_num]) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = '_'.join(s_name.split('/')[-1].split('_')[:-1]) position_query = Image_Name.index(sketch_query_name) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL[position_query].unsqueeze(0)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().numpy() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().numpy() / rank.shape[0] print('Time to EValuate:{}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10

这段代码是一个evaluate函数，用于评估模型在测试数据集上的性能。函数接受一个datloader_Test参数，该参数是一个数据加载器，用于加载测试数据集。

函数首先初始化一些变量，包括用于存储图像特征、图像名称、素描特征和素描名称的列表。然后，函数将模型设置为评估模式。

接下来，函数遍历测试数据集中的每个批次。对于每个批次，函数调用test_forward方法获取素描特征和正样本特征，并将它们分别添加到相应的列表中。同时，函数还将正样本的路径添加到图像名称列表中。

然后，函数遍历所有的素描特征，并根据素描路径推断出对应的正样本路径，并在图像名称列表中查找该路径所对应的索引。然后，函数使用F.pairwise_distance计算素描特征与所有正样本特征之间的距离，并使用F.pairwise_distance计算素描特征与对应正样本特征之间的距离。

接下来，函数计算每个素描与所有正样本之间的排序值，并统计排名在前1和前10的比例。

最后，函数打印评估时间，并返回top1和top10的比例。

请注意，这只是代码的一个简单解释，具体实现可能还涉及其他细节。