补充代码:gridsep = 50,cntPoints = np.squeeze(cnt),subPoints = boundarySubsample(cntPoints, gridsep)
时间: 2024-05-19 09:16:00 浏览: 11
def boundarySubsample(cntPoints, gridsep):
subPoints = []
for i in range(len(cntPoints)):
if i % gridsep == 0:
subPoints.append(cntPoints[i])
return subPoints
gridsep = 50
cntPoints = np.squeeze(cnt)
subPoints = boundarySubsample(cntPoints, gridsep)
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这段代码什么意思:weights = np.squeeze(np.array(rk_h5py['w'])) relaxation_kwds['weights'] = weights
这段代码的作用是从一个名为`rk_h5py`的HDF5文件中读取名为`w`的数据集,并将其转换为NumPy数组。然后,将该数组作为值与名为`weights`的键一起添加到一个名为`relaxation_kwds`的字典中。
具体而言,`np.array(rk_h5py['w'])`将`rk_h5py`文件中名为`w`的数据集读取为NumPy数组,然后`np.squeeze()`函数将数组中的所有单维条目删除。这是因为HDF5数据集可以包含多个维度,但是在本例中,我们只需要一维数组。最后,将转换后的数组存储在`weights`变量中,并将其添加到`relaxation_kwds`字典中。
for i, (data, label) in enumerate(train_loader): data = data.squeeze(axis=0) data = data.squeeze(axis=0) data = np.array(data) data[0, :], data[27, :], data[:, 0], data[:, 27] = 1, 1, 1, 1
这段代码使用一个迭代器 `train_loader` 遍历训练数据集。在每次迭代中,它从 `train_loader` 中获取一个样本,包括 `data` 和 `label`。然后,它对 `data` 进行了一系列操作。
首先,`data` 被使用 `squeeze` 函数压缩了两次,将维度为 1 的维度压缩掉,使得 `data` 变为一个三维数组。
然后,`data` 被转换为了一个 numpy 数组,使用 `np.array(data)`。
最后,对 `data` 进行了一些赋值操作。`data[0, :]` 将第一行的所有元素赋值为 1,`data[27, :]` 将第 27 行的所有元素赋值为 1,`data[:, 0]` 将第一列的所有元素赋值为 1,`data[:, 27]` 将第 27 列的所有元素赋值为 1。
这些操作会改变 `data` 数组中的部分元素的值,但具体的效果需要根据实际情况和数据集的内容来确定。