python r2为负数

在 Python 中，r2 可能是一个复数。如果 r2 是一个实数，那么它不可能为负数。请检查你的代码，确保你的计算结果是正确的，并且没有出现错误。如果你的代码确实涉及到复数的计算，可以使用 abs() 函数来获取它的绝对值，或者使用 cmath 库来进行复数运算。例如，在 Python 中，可以使用以下代码来计算两个复数的乘积：

import cmath

c1 = 2 + 3j
c2 = 4 - 5j

c3 = c1 * c2

print(c3) # 输出：(23-2j)
print(abs(c3)) # 输出：23.08679276123039

在上面的代码中，我们使用 cmath 库中的复数类型来定义两个复数 c1 和 c2，并将它们相乘得到了一个新的复数 c3。我们可以使用 abs() 函数来获取 c3 的模，即其绝对值。

相关问题

Input : Input image Is; Image size W and H; Defect area ratio range sl and sh; Defect bright range bl and bh; shape ratio r1; blur ratio r2. Output: Defective image Ig. 1: while True do 2: xr←Rand(sl, sh)×W, yr←Rand (sl, sh)×H; 3: θ ←Uniform_sample(0, 2×pi); 4: cx←Rand(max(xr, yr), W-max(xr, yr)); 5: cy←Rand(max(xr, yr), H-max(xr, yr)); 6: contour←Gentratete_ellipse(cy, cx, yr, xr, θ); 7: if r1 < 0 then 8: Imask← Gentratete_mask(Rand(bl, bh), r2, Is, contour); 9: else 10: P1←Sample N points from contour; 11: P2←Adjust_contour_shape(P1, r1); 12: new_contour←Interpolate(P2); 13: Imask← Gentratete_mask(Rand(bl, bh), r2, Is, new_contour); 14: end 15: Ig← Add_img( Is, Imask); 16: return Ig. 17: end上面论文的算法流程转换成python代码

以下是将论文中的算法流程转换成 Python 代码的实现：

import cv2
import numpy as np
import random
from math import pi
from scipy.interpolate import interp1d

def generate_defective_image(image, defect_area_range, defect_bright_range, shape_ratio, blur_ratio):
    h, w = image.shape[:2]
    while True:
        xr = random.uniform(defect_area_range[0], defect_area_range[1]) * w
        yr = random.uniform(defect_area_range[0], defect_area_range[1]) * h
        theta = random.uniform(0, 2*pi)
        cx = random.uniform(max(xr, yr), w - max(xr, yr))
        cy = random.uniform(max(xr, yr), h - max(xr, yr))
        contour = generate_ellipse_contour(cy, cx, yr, xr, theta)
        if shape_ratio < 0:
            mask = generate_mask(random.uniform(defect_bright_range[0], defect_bright_range[1]), blur_ratio, image, contour)
        else:
            p1 = sample_n_points(contour, len(contour)//4)
            p2 = adjust_contour_shape(p1, shape_ratio)
            new_contour = interpolate(p2)
            mask = generate_mask(random.uniform(defect_bright_range[0], defect_bright_range[1]), blur_ratio, image, new_contour)
        defective_image = add_image(image, mask)
        return defective_image

def generate_ellipse_contour(cy, cx, yr, xr, theta):
    cos_theta = np.cos(theta)
    sin_theta = np.sin(theta)
    t = np.linspace(0, 2*pi, 100)
    x = cx + xr*np.cos(t)*cos_theta - yr*np.sin(t)*sin_theta
    y = cy + xr*np.cos(t)*sin_theta + yr*np.sin(t)*cos_theta
    contour = np.stack([x, y], axis=1).astype(np.int32)
    return contour

def generate_mask(brightness, blur_ratio, image, contour):
    mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
    cv2.drawContours(mask, [contour], -1, 255, -1)
    mask = np.float32(mask) / 255
    mask = cv2.GaussianBlur(mask, (0, 0), blur_ratio*image.shape[1])
    mask = np.clip(mask * brightness, 0, 255)
    mask = np.uint8(mask)
    return mask

def add_image(image, mask):
    mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    image = image.astype(np.float32)
    mask = mask.astype(np.float32) / 255
    added = cv2.addWeighted(image, 1, mask, 0.8, 0)
    return np.clip(added, 0, 255).astype(np.uint8)

def sample_n_points(contour, n):
    indices = np.arange(0, len(contour))
    np.random.shuffle(indices)
    indices = indices[:n]
    indices = sorted(indices)
    return contour[indices]

def adjust_contour_shape(p1, shape_ratio):
    p2 = p1.copy()
    for i in range(1, len(p2)):
        vec = p2[i] - p2[i-1]
        vec *= shape_ratio
        p2[i] += vec
    return p2

def interpolate(points):
    t = np.arange(len(points))
    interp_func = interp1d(t, points, axis=0, kind='cubic')
    t_interp = np.linspace(0, len(points) - 1, len(points) * 10)
    return interp_func(t_interp).astype(np.int32)

其中，`generate_defective_image` 函数是整个算法的入口，它接受一个原始图像 `image`，以及一些参数，返回一个缺陷图像。具体参数如下：

- `defect_area_range`：缺陷面积占比范围，是一个二元组，表示缺陷面积与原图面积的比例，取值范围为 [0, 1]。
- `defect_bright_range`：缺陷亮度范围，是一个二元组，表示缺陷亮度的最小值和最大值，取值范围为 [0, 255]。
- `shape_ratio`：缺陷形状比例，表示缺陷的形状与原始椭圆形状的差异程度，取值范围为 [-1, 1]。当取值为负数时，表示不需要调整形状。
- `blur_ratio`：模糊程度，表示高斯模糊核大小与原图宽度的比例，取值范围为 [0, 1]。

除此之外，还有一些辅助函数：

- `generate_ellipse_contour`：生成椭圆轮廓。
- `generate_mask`：根据轮廓生成掩码，控制缺陷的亮度和模糊程度。
- `add_image`：将原始图像和缺陷图像加权相加，得到最终的缺陷图像。
- `sample_n_points`：从轮廓中随机采样 n 个点。
- `adjust_contour_shape`：根据 `shape_ratio` 调整轮廓形状。
- `interpolate`：对调整后的轮廓进行插值，得到更平滑的轮廓。

pso—xgboost多分类交叉验证python

好的，我可以再提供一些具体的代码实现。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from xgboost import XGBClassifier

接下来，我们可以定义一个PSO类来实现参数优化：

class PSO:
    def __init__(self, objective_func, dim, n_particles, n_iterations, bounds):
        self.objective_func = objective_func
        self.dim = dim
        self.n_particles = n_particles
        self.n_iterations = n_iterations
        self.bounds = bounds
        self.particles = np.random.uniform(low=bounds[0], high=bounds[1], size=(n_particles, dim))
        self.velocities = np.zeros((n_particles, dim))
        self.best_particle_position = self.particles.copy()
        self.best_particle_score = np.full(n_particles, np.inf)
        self.global_best_particle_position = np.zeros(dim)
        self.global_best_particle_score = np.inf

    def optimize(self):
        for i in range(self.n_iterations):
            scores = self.objective_func(self.particles)
            better_scores = scores < self.best_particle_score
            self.best_particle_score[better_scores] = scores[better_scores]
            self.best_particle_position[better_scores] = self.particles[better_scores]
            if np.min(scores) < self.global_best_particle_score:
                self.global_best_particle_score = np.min(scores)
                self.global_best_particle_position = self.particles[np.argmin(scores)]

            r1 = np.random.rand(self.n_particles, self.dim)
            r2 = np.random.rand(self.n_particles, self.dim)
            cognitive = 2
            social = 2
            self.velocities = 0.5 * self.velocities + cognitive * r1 * (self.best_particle_position - self.particles) + social * r2 * (self.global_best_particle_position - self.particles)
            self.particles = np.clip(self.particles + self.velocities, self.bounds[0], self.bounds[1])

在PSO类中，我们需要传入一个目标函数（objective_func），它将返回每个粒子的得分（即模型在交叉验证中的准确率）。dim是粒子的维度，这里表示模型的参数个数。n_particles是粒子的数量，n_iterations是迭代次数，bounds是每个参数的取值范围。

接下来，我们可以定义目标函数，即用XGBoost训练模型并在交叉验证中评估准确率：

def objective_func(params):
    params = {
        'max_depth': int(params[0]),
        'learning_rate': params[1],
        'n_estimators': int(params[2]),
        'min_child_weight': params[3],
        'subsample': params[4],
        'gamma': params[5],
        'colsample_bytree': params[6],
        'objective': 'multi:softmax',
        'num_class': n_classes,
        'n_jobs': -1,
        'random_state': 0
    }
    model = XGBClassifier(**params)
    score = np.mean(cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy'))
    return -score

在目标函数中，我们将PSO优化得到的参数传入XGBoost模型，然后使用交叉验证评估模型的准确率。注意，我们将准确率取负数，因为PSO是在最小化目标函数。

最后，我们可以实例化PSO类并进行参数优化：

n_classes = len(np.unique(y))
bounds = np.array([
    [1, 10], # max_depth
    [0.01, 1], # learning_rate
    [1, 1000], # n_estimators
    [0, 10], # min_child_weight
    [0.1, 1], # subsample
    [0, 10], # gamma
    [0.1, 1] # colsample_bytree
])
pso = PSO(objective_func, dim=len(bounds), n_particles=50, n_iterations=100, bounds=bounds)
pso.optimize()

在这里，我们假设X和y已经是经过预处理的训练数据。bounds是每个参数的取值范围，这里我们使用了一个比较宽泛的范围。n_classes是类别的数量，用于多分类问题。我们实例化PSO类，并传入目标函数和其他参数。然后调用optimize()方法进行参数优化。

最终，我们可以打印出PSO得到的最佳参数和模型在交叉验证中的准确率：

best_params = {
    'max_depth': int(pso.global_best_particle_position[0]),
    'learning_rate': pso.global_best_particle_position[1],
    'n_estimators': int(pso.global_best_particle_position[2]),
    'min_child_weight': pso.global_best_particle_position[3],
    'subsample': pso.global_best_particle_position[4],
    'gamma': pso.global_best_particle_position[5],
    'colsample_bytree': pso.global_best_particle_position[6],
}
best_model = XGBClassifier(**best_params)
best_score = np.mean(cross_val_score(best_model, X, y, cv=5, scoring='accuracy'))
print('Best parameters:', best_params)
print('Best score:', best_score)

这样就完成了PSO和XGBoost的多分类交叉验证优化。希望这个示例对您有所帮助！