[np.False_] 怎样变成False

在Python中，`np.False_` 并不是一个内置的关键字或者函数，可能是对NumPy库中数据类型的一个误解。在NumPy中，布尔类型的数据通常通过`numpy.bool_`来表示，而`np.False_`可能是指向这个类型的实例或者别名。

如果你的目的是将一个NumPy布尔类型的实例设置为`False`，这取决于你是如何定义或者获取这个值的。通常，NumPy的布尔值与Python的内置布尔值`True`和`False`在逻辑上是等价的。

- 如果你已经有了一个NumPy布尔类型的变量`var`，你可以直接将其赋值为`False`：

  var = np.False_
  var = False

- 如果你是想创建一个新的布尔数组，并希望其中的元素为`False`，可以使用如下方式：

  import numpy as np
  false_array = np.array([False, False, False])

请注意，NumPy提供了多种方式来表示布尔值，包括`np.bool_`，`np.bool8`等，但最简单和直接的方式就是直接使用Python的`False`。

相关问题

写出下列代码可以实现的效果：def Normalization(Array): # 数组归一化到0~1 min = np.min(Array) max = np.max(Array) if max - min == 0: return Array else: return (Array - min) / (max - min) Device = torch.device("cuda:0") # GPU加速 #实例化UNET模型，定义输入和输出通道数，初始化特征数和激活函数 Unet = UNet(in_channels=3, out_channels=1, init_features=4, WithActivateLast=True, ActivateFunLast=torch.sigmoid).to( Device) #加载预训练权重 Unet.load_state_dict(torch.load(os.path.join('0700.pt'), map_location=Device)) # 将权重作为素材，提升预测的效果 Unet.eval() #验证模式 torch.set_grad_enabled(False) # 将梯度除外 InputImgSize = (128, 128)#定义输入图片尺寸 rospy.init_node('dete',anonymous=True) #ros初始化节点 cvBridge=CvBridge() ark_contrl= AckermannDrive() #实例化阿克曼消息 #定义数据预处理变换 ValImgTransform = transforms.Compose([ transforms.Resize(InputImgSize), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.46], std=[0.10]),]) # 把数据作为素材送去变形，全部变为tensor reached = False#到达标志位 done = False#完成标志位 color = True#颜色标志位 old_angle = 0#角度清零 Dist = np.array([-0.31835, 0.09464, 0.00097, -0.00028, 0.00000], dtype=np.float32) K = np.array([[ 393.77343 , 0.9925 , 320.28895], [ 0, 526.74596 , 249.73700], [ 0, 0, 1]], dtype=np.float32)#相机内参 H = np.array([[ -0.47188088, -2.00515086, 673.7630132], [ 0.04056235, 0.00548473, -246.8003057], [ 0.00015475, -0.00404723, 1. ]])#透视变换矩阵

这段代码实现了以下功能：

1. 定义了一个函数`Normalization(Array)`，用于将数组归一化到0~1的范围。

2. 创建了一个GPU加速的设备对象`Device`。

3. 实例化了一个UNET模型`Unet`，并加载了预训练权重。

4. 将模型设置为评估模式，并禁用梯度计算。

5. 定义了输入图片的尺寸和ROS节点的初始化。

6. 创建了一个数据预处理变换`ValImgTransform`，用于将输入图片进行变形和标准化。

7. 设置了一些标志位和变量，用于控制程序的流程。

8. 定义了相机的畸变参数`Dist`、相机内参矩阵`K`和透视变换矩阵`H`。

def YingBian2_image(): # 读取数据表格 file_path = r'F:\Glaucoma detection\Yingbian_file' filenames = os.listdir(file_path) Index = 0 c = [] for filename in filenames: print(filename) if Index == 0: c = 'r' s = '2000' elif Index == 1: c = 'g' s = '3300' else: c = 'b' s = '6000' Index += 1 data = pd.read_csv(file_path + '/' + filename).values surf = data[:, :2] + data[:, 3:] fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8)) # 设置整个图的背景颜色为黑色 fig.patch.set_facecolor('black') plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow') plt.colorbar() plt.title('压力值' + s, fontsize=14) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 保存散点图到文件 plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000) plt.show() 这个怎么讲背景全变为黑色

在这个函数中，你可以在 `fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8))` 下面添加一行代码 `fig.patch.set_facecolor('black')`，来设置整个图的背景颜色为黑色，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd

def YingBian2_image():
    # 读取数据表格
    file_path = r'F:\Glaucoma detection\Yingbian_file'
    filenames = os.listdir(file_path)
    
    Index = 0
    c = []
    
    for filename in filenames:
        print(filename)
        if Index == 0:
            c = 'r'
            s = '2000'
        elif Index == 1:
            c = 'g'
            s = '3300'
        else:
            c = 'b'
            s = '6000'
        
        Index += 1
        
        data = pd.read_csv(file_path + '/' + filename).values
        surf = data[:, :2] + data[:, 3:]
        
        fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8))
        fig.patch.set_facecolor('black') # 设置整个图的背景颜色为黑色
        
        plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow')
        plt.colorbar()
        
        plt.title('压力值' + s, fontsize=14)
        plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
        
        plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000)
        plt.show()

注意该方法需要在 `plt.show()` 之前调用。