dataidx_map = {}这是什么意思
时间: 2024-04-26 11:23:49 浏览: 26
这行代码创建了一个空的字典 `dataidx_map`,用于在后续的程序中存储数据索引。字典是 Python 内置的一种数据结构,用于存储键值对(key-value pairs)。在这里,`dataidx_map` 字典没有任何键值对,是一个空字典。
字典的键是唯一的且不可变的,例如字符串、数字或元组等。在这个例子中,键将用于存储训练数据的索引。
字典的值可以是任何对象,例如数字、字符串、列表、元组、字典等。在这个例子中,`dataidx_map` 字典的值可以是任何对象,具体取决于后续程序中存储的数据索引。
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def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map 翻译这段代码
这段代码的作用是将输入的二维数组或多维数组的每个元素映射到0到255之间的整数,并将其作为输出返回。
具体实现步骤如下:
1. 第一个参数data_map是一个二维或多维数组,表示待映射的数据。
2. 第二个参数axis_num表示在哪个轴上求最大值,比如axis_num=0表示在第0维上求最大值,返回一个由每列最大值组成的一维数组。axis_num=1表示在第1维上求最大值,返回一个由每行最大值组成的一维数组。
3. 对于返回的一维数组,我们用np.max函数求得最大值,然后用这个最大值来对原数组进行归一化,即data_map = data_map / data_map.max()。
4. 将0~1之间的数值映射到0~255之间的整数,即data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8)。
5. 返回映射后的数组data_map。
def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map Eigon实现
以下是Eigen实现:
```
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
using namespace std;
MatrixXi map_data(MatrixXi data_map, int axis_num) {
int height = data_map.rows();
int width = data_map.cols();
// reduce the data_map along the given axis_num
VectorXi max_vals(width);
if (axis_num == 0) {
max_vals = data_map.rowwise().maxCoeff();
} else if (axis_num == 1) {
max_vals = data_map.colwise().maxCoeff();
}
// normalize the result
int min_val = max_vals.minCoeff();
int max_val = max_vals.maxCoeff();
MatrixXi result = (data_map.array() - min_val) * 255 / (max_val - min_val);
return result;
}
int main() {
// example usage
MatrixXi data_map(3, 3);
data_map << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;
MatrixXi result = map_data(data_map, 0);
cout << result << endl;
return 0;
}
```
需要注意的是,Eigen中的Matrix类模板参数中有两个参数,第一个参数是矩阵元素的类型,第二个参数是矩阵的行数和列数,用RowMajor表示按行存储,用ColMajor表示按列存储。在这个实现中,我们用MatrixXi表示矩阵元素为整型,且按列存储。