帮我看一下这段代码有什么问题 clear all; fname='G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data]=xlsread(fname); lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lat'); lon = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lon'); % [x,y]=meshgrid(lon,lat); filename4=('E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp'); Shape=shaperead(filename4); Sx=Shape.X;Sy=Shape.Y; R=m_shaperead('E:\XB\xibei\xb_wang');clf; close all a=find(lon>=70 & lon<=140); b=find(lat>=20 & lat<=60); lon_num=length(a);lat_num=length(b); lonn=lon(a,:);latt=lat(b,:); % D=num2cell(data); for i=1 for g=1:length(lon); x=lon(g); for h=1:length(lat); y=lat(h); U=inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U==0 data(g,h,:)=nan; end end end end set(gcf,'Position',[0.1 0.1 1500 1000]); [X,Y]=meshgrid(lonn,latt);hold on; m_proj('miller','lon',[70 110],'lat',[30 50]); uu=m_pcolor(X,Y,data'); shading interp; set(uu,'edgecolor','none') % m_grid('linewi',2,'linest','none','xtick',[70:5:115],'ytick',[30:5:50],'fontsize',22,'linewidth',2); % WBGYR % colorbar % h=colorbar('eastoutside'); colormap('autumn'); colorbar; % set(h,'ticks',[-0.1:0.05:0.3],'linewidth',2,'fontsize',22); % caxis([-0.1 0.3]); for v=1:length(R.ncst) m_line(R.ncst{v}(:,1),R.ncst{v}(:,2),'Color','k','Linewidth',0.5); end hold on; % title(' ','fontsize',25); % saveas(figure(1),'spatial.tif') % close all %

时间: 2024-04-26 07:27:12 浏览: 10
这段代码存在以下问题: 1. 变量命名不规范,例如变量名“data”不具体,不易于理解代码的含义。 2. 缺少注释,不便于理解代码的功能和实现方法。 3. 某些变量未初始化,例如变量“Shape”应该先初始化再进行赋值。 4. 循环嵌套有误,第一个 for 循环没有对应的结束符号,应该在第二个 for 循环外添加一个结束符号。 5. 在循环中使用 find 函数,会造成不必要的时间和空间浪费,可以直接使用逻辑索引来进行筛选。 6. 在绘图代码中,存在多余的注释和代码,需要进行清理。 7. 在绘图代码中,没有设置图像标题,不便于理解图像的含义。 8. 在保存图像之前,缺少代码清理操作,可能会造成后续代码运行出错。
相关问题

帮我检查一下这段代码 clc clear fname='G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data]=xlsread(fname); lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lat'); lon = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lon'); %% filename4=('E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp');%E:\XB\xibei\xb_wang Shape=shaperead(filename4); Sx=Shape.X;Sy=Shape.Y; data1=data'; for g=1:length(lat) x=lat(g); for h=1:length(lon) y=lon(h); U=inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U==0 data1(g,h,:)=nan; end end end %% % filename=shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp'); % geoshow(filename) m_proj('miller','longitudes',[72 112], 'latitudes',[33 51]); u=m_pcolor(lon,lat,data1); colormap('autumn'); caxis([5,30]);%pr 3*4=12 m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman'); % m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman','xticklable',[]); handles=findobj(gca,'tag','m_grid_yticklabel'); delete(handles(1:2:end)); handles=findobj(gca,'tag','m_grid_xticklabel'); delete(handles(1:2:end)); % m_grid('linestyle','none'); set(u,'edgecolor','none');%? colorbar map=shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp');%加载省界带南海的边界线 xb_x=[map(:).X];%提取经度 xb_y=[map(:).Y];%提取纬度 provence=[xb_x',xb_y']; plot(xb_x,xb_y,'-k','LineWidth',1.2);%绘国界 axis([72 112 33 51]);%设置显示的经纬度范围 hold off

这段代码中有一些错误: 1.在加载shp文件时,使用了不同的变量名:`fname`和`filename4`。应该保持一致。 2.在加载shp文件时,没有指定要读取的形状文件类型。应该使用`shaperead`函数的第二个输入参数指定类型,例如:`Shape=shaperead(filename4,'UseGeoCoords',true,'Selector',{@(name) strcmp(name,'Polygon')},'Attributes',{'X','Y'})`。 3.在使用`m_pcolor`函数时,应该将纬度和经度矩阵转置,即使用`[lon,lat]=meshgrid(lon,lat)`。 4.在绘制地图时,应该先用`m_proj`函数设置投影方式,再使用`m_grid`函数绘制网格线和标签。 5.在绘制地图时,应该使用`hold on`命令保留图形。 下面是修改后的代码: ```matlab clc clear % 加载Excel文件 fname = 'G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data] = xlsread(fname); % 加载经纬度信息 lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lat'); lon = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lon'); % 加载shp文件 filename4 = 'E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp'; Shape = shaperead(filename4,'UseGeoCoords',true,'Selector',{@(name) strcmp(name,'Polygon')},'Attributes',{'X','Y'}); Sx = Shape.X; Sy = Shape.Y; % 将数据矩阵转置 data1 = data'; % 标记在外部的数据点设置为NaN for g = 1:length(lat) x = lat(g); for h = 1:length(lon) y = lon(h); U = inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U == 0 data1(g,h,:) = nan; end end end % 绘制地图 figure m_proj('miller','longitudes',[72 112], 'latitudes',[33 51]); hold on [lon,lat]=meshgrid(lon,lat); u = m_pcolor(lon,lat,data1); colormap('autumn'); caxis([5,30]);%pr 3*4=12 m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman'); handles = findobj(gca,'tag','m_grid_yticklabel'); delete(handles(1:2:end)); handles = findobj(gca,'tag','m_grid_xticklabel'); delete(handles(1:2:end)); map = shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp'); xb_x = [map(:).X]; xb_y = [map(:).Y]; provence = [xb_x',xb_y']; plot(xb_x,xb_y,'-k','LineWidth',1.2); axis([72 112 33 51]); hold off ```

if __name__ == "__main__": font = font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/fonts/simkai.ttf')什么意思

`if __name__ == "__main__":` 是Python中一个常见的条件判断语句,它会在文件被直接运行时执行,而在文件被导入时不执行。这个条件语句通常用于将一些测试代码放在模块的末尾,以便在模块被导入时不会被执行。 `font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/fonts/simkai.ttf')` 是一个用于设置字体属性的类,它被用于设置字体的大小、颜色、样式和其他属性。在这个例子中,`FontProperties`类的`fname`参数被用于指定字体文件的路径。这个路径指向了一个名为`simkai.ttf`的字体文件,它被用于设置字体属性。 综合起来,这段代码的意思是:当这个Python文件被直接运行时,创建一个`FontProperties`类的实例,将字体文件的路径设置为`C:/Windows/fonts/simkai.ttf`,并将其赋值给`font`。这个`font`对象可以用于设置文本和图形的字体属性,比如字体的大小、颜色、样式等。

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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

将下面这段代码改用python写出来: clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:for idx, image_size in enumerate(image_sizes): mkpts1_, mkpts2_ = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size) if idx == 0: # first size -> ref, #1280 num_sg_matches = len(mkpts1_) if max(cache[fname1][image_size]['h'], cache[fname1][image_size]['w']) != image_size: mkpts1_[:,0] *= cache[fname1][image_size]['w']/cache[fname1][image_size]['w_r'] mkpts1_[:,1] *= cache[fname1][image_size]['h']/cache[fname1][image_size]['h_r'] if max(cache[fname2][image_size]['h'], cache[fname2][image_size]['w']) != image_size: mkpts2_[:,0] *= cache[fname2][image_size]['w']/cache[fname2][image_size]['w_r'] mkpts2_[:,1] *= cache[fname2][image_size]['h']/cache[fname2][image_size]['h_r'] mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_]) if num_sg_matches < n_matches: # return early, no extra matches needed return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches for idx, image_size in enumerate(extra_image_sizes): if extra_matcher == 'GS': mkpts1_, mkpts2_ = run_gs(fname1, fname2, image_size) mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_]) if USE_ROI: cropped_img1, cropped_img2, shift_xy1, shift_xy2 = \ extract_crops_via_cluster(fname1, fname2, mkpts1, mkpts2) mkpts_crop1, mkpts_crop2 = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size) x1_min, y1_min = shift_xy1 x2_min, y2_min = shift_xy2 mkpts_crop1[:,0] += x1_min mkpts_crop1[:,1] += y1_min mkpts_crop2[:,0] += x2_min mkpts_crop2[:,1] += y2_min mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts_crop1]), np.vstack([mkpts2, mkpts_crop2]) return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

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