if not isinstance(ground_truth_bbs, GraspRectangles): gt_bbs = GraspRectangles.load_from_array(ground_truth_bbs) else: gt_bbs = ground_truth_bbs

时间: 2024-03-07 13:52:26 浏览: 45
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初学者python笔记（类的内置属性）

这段代码是一个条件语句，用于判断`ground_truth_bbs`是否为`GraspRectangles`类型的对象。如果不是，则调用`GraspRectangles.load_from_array()`方法将`ground_truth_bbs`转换为`GraspRectangles`类型的对象并赋值给`gt_bbs`；如果是，则直接将`ground_truth_bbs`赋值给`gt_bbs`。其中，`GraspRectangles`是一个自定义的类，可能用于表示物体的抓取框。
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if not isinstance(value, int) or value < 0 or value > 100: raise ValueError("Score must be between 0 and 100.") self._score = value 在这个例子中，score是一个只读属性，因为没有提供对应的setter...
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Python模块深入解析：导入与__name__应用

if __name__ == '__main__': # 这里的代码只在直接运行模块时执行，不适用于导入 main_function() 这种做法使得模块既可以作为独立程序运行，也可以作为其他程序的一部分被导入。 总结来说，理解并熟练掌握...

def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out

这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index，以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型，如果是，则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层...

class Stack: def __init__(self): self.__data = [] self.__top = -1 def push(self, item): self.__data.append(item) self.__top += 1 def pop(self): if self.isEmpty(): return None else: item = self.__data[self.__top] del self.__data[self.__top] self.__top -= 1 return item def isEmpty(self): return self.__top == -1 def getTop(self): if self.isEmpty(): return None else: return self.__data[self.__top] def getLen(self): return self.__top + 1def convert(num, base): if not isinstance(num, int) or not isinstance(base, int): return None digits = "0123456789ABCDEF" s = Stack() while num > 0: rem = num % base s.push(rem) num //= base res = "" while not s.isEmpty(): res += digits[s.pop()] return resdef test(): num = 123 base = 16 res = convert(num, base) print("The result of converting {} to base {} is: {}".format(num, base, res))test()

这段代码定义了一个栈（Stack）类，实现了栈的基本操作，包括 push、pop、isEmpty、getTop 和 getLen。同时还定义了一个 convert 函数，用于将一个十进制数转换为任意进制数。在 test 函数中调用了 convert 函数，并...

将这段代码改为C++：import os from logging import getLogger, DEBUG, handlers, Formatter from src.config import temp, basic base_dir = basic.temp_root_dir + "/ahsg/" def log_record(log_name=None, file_name=None, file_size=None, file_bat=None): if not isinstance(log_name, str): log_name = 'logg' if not (isinstance(file_name, str) and file_name.endswith('.log')): file_name = f'{log_name}.log' if not isinstance(file_size, int): file_size = 5000000 if not isinstance(file_bat, int): file_bat = 1 __loggg = getLogger(log_name) if not __loggg.handlers: __loggg.setLevel(DEBUG) file_log = handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=file_size, backupCount=file_bat) file_log.setFormatter(Formatter(f"%(asctime)s-['{log_name}']-%(levelname)s:%(message)s")) __loggg.addHandler(file_log) return __loggg log_report_station_behaviour = log_record('station_behaviour', base_dir + 'station_behaviour.log') log_report_timing_violation_placement = log_record('timing_violation_placement', base_dir + 'timing_violation_placement.log') log_report_region_detection = log_record('region_detection', base_dir + 'region_detection.log')

if (file_name.empty() || file_name.substr(file_name.length() - 4) != ".log") { file_name = log_name + ".log"; } if (file_size == 0) { file_size = 5000000; } if (file_bat == 0) { file_bat = 1; ...

from proxypool.schemas import Proxy def is_valid_proxy(data): if data.__contains__(':'): ip = data.split(':')[0] port = data.split(':')[1] return is_ip_valid(ip) and is_port_valid(port) else: return is_ip_valid(data) def is_ip_valid(ip): a = ip.split('.') if len(a) != 4: return False for x in a: if not x.isdigit(): return False i = int(x) if i < 0 or i > 255: return False return True def is_port_valid(port): return port.isdigit() def convert_proxy_or_proxies(data): if not data: return None if isinstance(data, list): result = [] for item in data: # skip invalid item item = item.strip() if not is_valid_proxy(item): continue host, port = item.split(':') result.append(Proxy(host=host, port=int(port))) return result if isinstance(data, str) and is_valid_proxy(data): host, port = data.split(':') return Proxy(host=host, port=int(port))给这段代码加注释

from proxypool.schemas import Proxy # 判断给定的数据是否为有效的代理数据 def is_valid_proxy(data): if data.__contains__(':'): # 如果数据包含冒号，则按照冒号进行分割，分别判断IP地址和端口号是否合法 ...

def convert_docx2txt(docx_file:str, txt_file): def iter_block_items(parent): if isinstance(parent, Document): parent_elm = parent.element.body elif isinstance(parent, _Cell): parent_elm = parent._tc else: raise ValueError("Input Error!") for child in parent_elm.iterchildren(): if isinstance(child, CT_P): yield Paragraph(child, parent) elif isinstance(child, CT_Tbl): yield Table(child, parent) def read_table(table): post_table = [] for row in table.rows: new_row = [] try: cells = row.cells except IndexError as e: continue for cell in cells: if re.search(r"\S+", cell.text.strip()) and cell.text not in new_row: new_row.append(cell.text.strip().replace("\n", "")) post_table.append("\t".join(new_row)) return post_table

这段代码是一个将 Word 文档转换为纯文本文件的函数。它使用 Python 的 python-docx 库提供的功能来解析 Word 文档，并将其转换为包含段落和表格的块元素。函数通过迭代每个块元素并将其转换为纯文本格式来实现转换...

代码： if self.zero_grad_before_forward: self.optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=self.precision): loss_dict = self.model(data) if isinstance(loss_dict, torch.Tensor): losses = loss_dict loss_dict = {"total_loss": loss_dict} else: losses = sum(loss_dict.values())。autocast() 函数不支持 dtype 这个关键字参数,请使用 torch.set_default_tensor_type() 函数设置默认数据类型

抱歉，可能是我表述不清楚了。autocast() 函数的确没有 dtype 这个关键字参数，我想表达的是在使用 autocast() 函数时，可以通过设置默认的数据类型来控制数据类型的转换。具体地，可以使用 torch.set_default_dtype...

if isinstance(c2, list): is_backbone = True m_ = m m_.backbone = True else:

这段代码是一个 if-else 语句，判断变量 c2 是否为列表类型。如果是列表类型，则将变量 is_backbone 的值设置为 True，同时将变量 m_ 的值设置为变量 m。然后将变量 m_ 的属性 backbone 设置为 True。 如果变量 c2 ...

class BufferedSequential(nn.Module): def __init__(self, layers, buffer_or_not): super(BufferedSequential, self).__init__() self.layers = layers self.buffer_or_not = buffer_or_not self.n_buffers = np.sum(buffer_or_not) def parameters(self): return [param for layer in self.layers for param in layer.parameters()] def forward(self, x): if not isinstance(x, Variable): if not isinstance(x, torch.Tensor): x = torch.Tensor(x) x = Variable(x) self.buffer = [] for layer, is_buffered in zip(self.layers, self.buffer_or_not): x = layer(x) if is_buffered: self.buffer.append(x) return x

它接受两个参数：layers 和 buffer_or_not。layers 是一个包含多个层的列表，buffer_or_not 是一个布尔值的列表，用于指示每个层是否需要缓存输出。 在 __init__ 方法中，它首先调用父类的 __init__ ...

class Vec: def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self,V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError("向量长度必须相等") result = Vec([]) for i in range(len(self.lst)): result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i] return result else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __imul__(self, val): if isinstance(val, (int, float)): for i in range(len(self.lst)): self.lst[i] *= val return self else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __repr__(self): return "Vec:"+str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst) 在不改变def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] 的条件下修改result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i]的错误

if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self, V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError("向量长度必须相等") result = Vec([]) for i in ...

def get_cls( query: Union[None, str, Type[X]], base: Type[X], lookup_dict: Mapping[str, Type[X]], default: Optional[Type[X]] = None, suffix: Optional[str] = None, ) -> Type[X]: """Get a class by string, default, or implementation.""" if query is None: if default is None: raise ValueError(f'No default {base.__name__} set') return default elif not isinstance(query, (str, type)): raise TypeError(f'Invalid {base.__name__} type: {type(query)} - {query}') elif isinstance(query, str): try: return lookup_dict[normalize_string(query, suffix=suffix)] except KeyError: raise ValueError(f'Invalid {base.__name__} name: {query}') elif issubclass(query, base): return query raise TypeError(f'Not subclass of {base.__name__}: {query}')解释

这是一个 Python 函数，名为 get_cls，它用于获取一个类。函数的参数如下： - query：表示要获取的类。可以为字符串、类对象或 None（表示使用默认值）。 - base：表示要获取的类的基类。...

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了，导致会出现报错信息为：cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py)，将这段代码修改为使用最新版的scipy包

好的，将使用最新版的scipy包进行修改。首先需要将代码中的is_pydata_...同时需要将代码开头的导入语句修改为from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix_csr。

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码在largest = False处报错了，报错信息为：Local variable 'largest' is assigned to but never used (pyfLakes E)如何改正

这个错误是因为在代码中...if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") 这样定义的 largest 变量会在后面的代码中被使用到，而且不会再产生这个错误。

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节（Measure）中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

这段代码是用来将midi文件转化为神经网络模型的输入，其中的fp参数是midi文件路径，_seq_len是序列长度。它首先使用music21库的converter模块读取midi文件，然后使用instrument模块按照乐器将音符分开。...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 ...

class Proposition: def __init__(self, name): self.name = name self.value = None def divide(self): # 请删除下面的pass后完成函数功能 return self.__str__() def __eq__(self, other): if not isinstance(other, Propositio

这是一个 Python 类，名为 Proposition（命题）。它有一个构造函数 __init__，接受一个参数 name，并将其赋值给对象的属性 self.name。另外，它还有一个属性 self.value，初始值为 None。 类中还定义了一个方法 ...

def convert_midi(fp): _duration_keys = set() stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节（Measure）中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) _duration_keys.add(_duration) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] _duration_keys.add(_duration) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) return _press_time_dict, _duration_keys def get_total_keys(_midi_list): _total_keys = set() for _press_time_dict in _midi_list: for step in _press_time_dict.values(): for item in step: _total_keys.add(item[0]) return _total_keys

这段代码的作用是将一个midi文件转换成按键按下的时间和时值的字典，并计算出midi文件中一共用了哪些按键。具体实现过程是：先使用music21库的converter.parse()函数将midi文件解析成Music21 Stream对象，然后使用...

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