matlab中f_temp=exact_shift(noiseimagef(:,:,ii,jj),... [-precise_shift(ii,2,1),-precise_shift(ii,2,2)],1);的意思

这段代码的作用是将二维矩阵noiseimagef的第ii个行和第jj个列向左上方偏移precise_shift(ii,2,1)和precise_shift(ii,2,2)个单位，并将结果存储在f_temp中。其中，exact_shift是一个Matlab函数，第一个参数是要进行位移的矩阵，第二个参数是要进行的x和y方向上的位移量，1表示要对边界进行零填充。

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详细解释一下这个代码 def error_in_sigfigs(approx, exact): approx_str = "{:.20f}".format(approx) exact_str = "{:.20f}".format(exact) approx_sigfigs = len(approx_str) - len(approx_str.rstrip("0")) exact_sigfigs = len(exact_str) - len(exact_str.rstrip("0")) return np.abs(approx_sigfigs - exact_sigfigs)

这个代码定义了一个名为 error_in_sigfigs 的函数，该函数用于计算一个数的有效数字位数与另一个数的有效数字位数之间的差值。具体来说，这个函数接收两个参数，分别是 approx 和 exact，分别表示近似值和精确值。

函数内部首先使用 format 函数将 approx 和 exact 转换为字符串，并且保留了 20 位小数。接着，通过 rstrip("0") 函数去掉字符串末尾的 0，从而得到 approx 和 exact 的有效数字位数（即数字的非 0 位数）。其中，len 函数用于计算字符串的长度，因此 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 分别表示 approx 和 exact 的有效数字位数。

最后，函数返回 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 的差值的绝对值，即两个数的有效数字位数之间的差值。其中，np.abs 函数用于计算绝对值。需要注意的是，这个函数需要导入 numpy 库才能使用。

class ModelFilter: """ orm多参数构造器 """ filter_field = {} filter_list = [] type_exact = "exact" type_neq = "neq" type_greater = "greater" type_less = "less" type_iexact = "iexact" type_contains = "contains" type_between = "between" def __init__(self): self.filter_field = {} self.filter_list = []

这段代码定义了一个名为 `ModelFilter` 的类，用于构建 ORM 查询的多参数过滤器。以下是每个属性和方法的功能：

- `filter_field` 和 `filter_list` 属性分别用于存储过滤字段和过滤条件列表。
- `type_exact`、`type_neq`、`type_greater`、`type_less`、`type_iexact`、`type_contains` 和 `type_between` 属性分别表示精确匹配、不等于、大于、小于、忽略大小写匹配、包含和区间查询等过滤条件。
- `__init__` 方法用于初始化实例，将 `filter_field` 和 `filter_list` 属性设置为空字典和空列表。