def CamealToPlane(self,pm=None): # init camera if(pm is None): return False pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(pm)) downpcd = pcd.voxel_down_sample(0.05) plane,inl = downpcd.segment_plane(0.01,5,10000) if(self.showResult == 2): print("Plane:",plane) vecz=plane[:3] # plane_heigh = -plane[3]/plane[2] vecz/= np.sqrt(vecz.dot(vecz)) vecy = np.cross(vecz,[0,0,1]) vecx = np.cross(vecz,vecy) vecx/= np.sqrt(vecx.dot(vecx)) vecy = np.cross(vecz,vecx) PlaneRotation=np.asarray([vecx,vecy,vecz]) TPlaneRotation = PlaneRotation.T print(TPlaneRotation) self.Rt = TPlaneRotation.reshape((3, 3)) if(self.showResult): innerpoints = downpcd.select_by_index(inl) # innerpoints.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # outpoints = downpcd.select_by_index(inl,invert=True) # outpoints.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # o3d.visualization.draw_geometries([innerpoints,outpoints],'Vis') self.pcd_show.points=innerpoints.points self.T_show = [] self.Datachaged=True self.SavePara(self.config_path) # o3d.visualization.draw_geometries([coord,coordtemp,pcd,visplane],'Vis')

jQuery：理解$.isNumeric与isNaN的区别及其替换

在jQuery中，关于判断一个对象是否为数字或可转换为数字的函数主要有两个焦点：.isNumeric()和内置的isNaN()。.isNumeric()是在jQuery 1.7版本之后取代了被移除的.isNaN()方法。.isNumeric()函数的设计...

实训二：运用闭包与函数实现数据列表显示与信息弹窗

在代码示例中，while循环用于遍历表格元素的位置，而isNaN和parseInt函数用于处理可能的非数字值，确保正确的计算和样式设置。 2. 函数的使用函数是组织代码、提高可重用性和模块化的重要手段。在实训中，...

def FindPose(self,pm,width,height): if(self.showResult == 2): print('start') time_start = time.time() bFind = False T = [] # Plane Segment: if width == 0: return bFind,T pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pm = np.matmul(self.Rt,pm.T).T

该方法接收三个参数 pm、width 和 height，pm 表示点云数据，width 和 height 表示图像的宽度和高度。首先判断是否设置了 showResult 标志位，并记录当前时间。然后将 bFind 初始化为 False，T 初始化为空列表。...

def standardize(self, array, state, node_type, mean=None, std=None): if mean is None and std is None: mean, std = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is None and std is not None: mean, _ = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is not None and std is None: _, std = self.get_standardize_params(state, node_type) return np.where(np.isnan(array), np.array(np.nan), (array - mean) / std)

这是一个Python函数的代码，作用是对输入的数组进行标准化处理。如果两个参数mean和std都没有给定，则函数会调用函数get_standardize_params()来计算mean和std；如果mean没有给定但std给定了，则函数会使用get_...

给下列代码添加注释： if reached == True:#计算中心线，并根据中心点计算转向角度 done_pub.publish(False) line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245))#像素值大于等于245 line_x = np.mean(line_xy[:,0])#计算x，y坐标的平均值 line_y = np.mean(line_xy[:,1]) center_x = line_x + 80 center_y = line_y + 20 #计算中点坐标 error_check = 0#错误检测计数器 max_error_check = 5#最大错误检测次数 p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image')#滑动条 x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y):#如果有nan的值，按照以前的计算，否则重新计算。 angle = old_angle else: angle = (x_x-center_y)p_s0.1 if angle<0: angle = angle(1+r_r0.01) angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle#计算平均角度 print(p_s) print(center_x,center_y) print(angle) ark_contrl.steering_angle = angle ark_contrl.speed = 0.1#设置小车速度 old_angle = angle cmd_vel_pub.publish(ark_contrl)#发布小车控制指令 '''if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached: while True: error_check += 1 print(error_check) if error_check == max_error_check: #ark_contrl.steering_angle = angle #ark_contrl.speed = 0.25 #cmd_vel_pub.publish(ark_contrl) #done_pub.publish(True) error_check = 0 print("done") break'''

if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y): # 如果中心点的坐标有nan值，使用之前的计算结果 angle = old_angle else: angle = (x_x - center_y) * p_s * 0.1 # 根据中心点计算转向角度 if angle < 0: ...

# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])(gcp_lat <= lat_range[1]) (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index]

1. 使用 np.isnan(index).size 判断 index 中是否存在 NaN 值。 2. 如果存在 NaN 值，则执行以下操作： - 使用 index 的值作为索引，从 gcp_lat 中提取满足条件的数据，并保存在名为 gcp_lat_range 的...

if reached == False and color == True: green_light = rospy.Publisher('/traffic_light',Bool,queue_size=10) # ture检测到绿灯 signal.signal(signal.SIGINT,quit) signal.signal(signal.SIGTERM,quit) green_exist = 0 light_xy = np.column_stack(np.where(light_img == 255)) light_x = light_xy[:,0] exist = np.mean(light_x) if np.isnan(exist): green_exist = 0 else: green_exist = len(light_x) if (green_exist == 0): green_light.publish(False) print("stop") else: green_light.publish(True) print("pass") 什么意思

这段代码是一个机器人程序的一...如果没有检测到绿灯（green_exist为0），则会发布False并打印"stop"，否则会发布True并打印"pass"。这段代码中还有一些信号处理的部分，用于在接收到SIGINT或SIGTERM信号时退出程序。

给下列代码添加注释： if reached == False and color == True: green_light = rospy.Publisher('/traffic_light',Bool,queue_size=10) # ture检测到绿灯 signal.signal(signal.SIGINT,quit) signal.signal(signal.SIGTERM,quit) green_exist = 0 light_xy = np.column_stack(np.where(light_img == 255)) light_x = light_xy[:,0] exist = np.mean(light_x) if np.isnan(exist): green_exist = 0 else: green_exist = len(light_x) if (green_exist == 0): green_light.publish(False) print("stop") else: green_light.publish(True) print("pass")

if np.isnan(exist): # 如果平均值不存在（即不存在白色像素点），绿灯存在的数量为0 green_exist = 0 else: green_exist = len(light_x) # 绿灯存在的数量为白色像素点的数量 if green_exist == 0: green_...

解释以下代码每一句作用： def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output = scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output

18. if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax：对积分项进行限幅。 19. output += self._integrator：将积分...

def parse_data_split(self, file): # 读取数据文件中的perts和cell_types perts = pd.read_csv(file + "/perts.csv", sep="\t", header=None, names=["Values"])['Values'].values.tolist() cell_types = pd.read_csv(file + "/cell_types.csv", sep="\t", header=None, names=["Values"])[ 'Values'].values.tolist() pert_meta = [] data = [] for cell in cell_types: # 读取对应细胞类型的数据文件 df = pd.read_csv(file + "/tensor/" + cell + ".csv", sep=",", header=None).values for i in range(len(df)): if np.isnan(df[i]).any():#判断是否存在空值 continue # 添加非空的数据和对应的meta信息 data.append(df[i]) pert_meta.append([cell, perts[i], "trt_cp"]) data = np.asarray(data)#转换为多维矩阵 data = data / np.max(np.abs(data))#将数据进行归一化处理，使数据中的最大值变为 1 或 -1。具体来说，它首先通过 np.abs(data) 计算数据的绝对值，然后通过 np.max 计算绝对值的最大值，最后将数据除以该最大值，从而将数据缩放到 [-1, 1] 或 [0, 1] 的区间内。这种归一化操作通常可以提高数据分析和机器学习算法的性能，因为它可以减小数据的尺度差异，使不同特征的权重更加平衡。 return data, pert_meta, perts

这段代码定义了一个名为 parse_data_split 的函数，用于从指定的数据文件中读取数据并进行处理。该函数的输入参数为一个文件路径 file，表示数据文件所在的目录。函数首先使用 pandas 库的 read_csv 函数读取 perts....

写出下列代码实现功能：'''if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached: while True: error_check += 1 print(error_check) if error_check == max_error_check: #ark_contrl.steering_angle = angle #ark_contrl.speed = 0.25 #cmd_vel_pub.publish(ark_contrl) #done_pub.publish(True) error_check = 0 print("done") break'''

if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached: error_check = 0 while True: error_check += 1 print(error_check) if error_check == max_error_check: #ark_contrl.steering_angle = angle #ark...

帮我解释以下代码 PID： _kp = _ki = _kd = _integrator = _imax = 0 _last_error = _last_derivative = _last_t = 0 _RC = 1/（2 * pi * 20） def init（self， p=0， i=0， d=0， imax=0）： self._kp = float（p） self._ki = float（i） self._kd = float（d） self._imax = abs（imax） self._last_derivative = float（'nan'） def get_pid（self，错误，缩放器）： tnow = millis（） dt = tnow - self._last_t 输出 = 0 如果 self._last_t == 0 或 dt > 1000： dt = 0 self.reset_I（） self._last_t = tnow delta_time = float（dt） / float（1000）输出 += error * self._kp 如果 abs（self._kd） > 0 和 dt > 0：如果 isnan（self._last_derivative）：导数 = 0 self._last_derivative = 0 否则：导数 =（误差 - self._last_error） / delta_time导数 = self._last_derivative + \ （（delta_time / （self._RC + delta_time）） * \ （导数 - self._last_derivative）） self._last_error = 误差 self._last_derivative = 导数输出 += self._kd * 导数输出 = 缩放器如果 abs（self._ki） > 0 且 DT > 0： self._integrator += （误差 self._ki） * 缩放器 * delta_time 如果self._integrator < -self._imax： self._integrator = -self._imax ELIF self._integrator > self._imax： self._integrator = self._imax 输出 += self._integrator 返回输出 def reset_I（自身）： self._integrator = 0 self._last_derivative = float（'nan'）

该控制器的初始化函数 init() 设置了比例、积分、微分系数以及积分项输出的限幅值，其中积分项的输出限幅值取绝对值后作为最大值，可以避免积分项过大导致控制器不稳定。 PID控制器的主要函数是 get_pid()，它接收...

from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor class LossCallBack(LossMonitor): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def init(self, has_trained_epoch=0, per_print_times=per_print_steps): super(LossCallBack, self).init() self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self._per_print_times = per_print_times def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() loss = cb_params.net_outputs if isinstance(loss, (tuple, list)): if isinstance(loss[0], ms.Tensor) and isinstance(loss[0].asnumpy(), np.ndarray): loss = loss[0] if isinstance(loss, ms.Tensor) and isinstance(loss.asnumpy(), np.ndarray): loss = np.mean(loss.asnumpy()) cur_step_in_epoch = (cb_params.cur_step_num - 1) % cb_params.batch_num + 1 if isinstance(loss, float) and (np.isnan(loss) or np.isinf(loss)): raise ValueError("epoch: {} step: {}. Invalid loss, terminating training.".format( cb_params.cur_epoch_num, cur_step_in_epoch)) if self._per_print_times != 0 and cb_params.cur_step_num % self._per_print_times == 0: # pylint: disable=line-too-long print("epoch: %s step: %s, loss is %s" % (cb_params.cur_epoch_num + int(self.has_trained_epoch), cur_step_in_epoch, loss), flush=True) time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size) loss_cb = LossCallBack(has_trained_epoch=0) cb = [time_cb, loss_cb] ckpt_save_dir = cfg['output_dir'] device_target = context.get_context('device_target') if cfg['save_checkpoint']: config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=save_ckpt_numstep_size, keep_checkpoint_max=10) # config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5step_size, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=ckpt_save_dir, config=config_ck) cb += [ckpt_cb]

这段代码定义了一些回调函数，用于在训练过程中监控和保存模型。首先，定义了一个名为LossCallBack的类，继承自LossMonitor回调类。它重写了step_end方法，在每个训练步骤结束时监控损失值。如果损失值为NaN或INF...

麻烦你记住以下程序# 定义重点国家/地区 locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"] # 设置要查找的文件夹路径 folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/' # 重点国家新增病例数量 all_data = [] #数据导入 for loc in locs: # 查找文件夹中所有的 .json 文件 json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/.json') # 如果找到了至少一个 .json 文件 if json_files: # 选择第一个文件进行读取 json_file = json_files[0] tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type # 在这里对读取到的数据进行处理 else: # 如果没有找到 .json 文件 print('No .json file found in the folder.') path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json" all_data.append(tmp) all_data = np.array( [ list(i) + [float("nan")] (max([len(j) for j in all_data]) - len(i)) for i in all_data ] ) #数据空值处理 for tmp in all_data: if np.isnan(tmp[0]): tmp[0] = 0 for i in range(len(tmp) - 1): if np.isnan(tmp[i + 1]): tmp[i + 1] = tmp[i] #数据平滑 for i in range(len(all_data)): all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5) #保存为dataframe df = pd.DataFrame(all_data).transpose() df.columns = locs #绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Number of new cases') sns.lineplot(data=df, dashes=False) plt.show()

if np.isnan(tmp[i + 1]): tmp[i + 1] = tmp[i] #数据平滑 for i in range(len(all_data)): all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5) #保存为dataframe df = pd.DataFrame(all_data)....

改写代码：def index_y(x): y='' if x==0: y='speed_391_24' elif x==1: y='speed_391_23' else: y='speed_391_22' return y def nan(): data=data2[['speed_391_24','speed_391_23','speed_391_22']] for i in range(0,len(x_index)): data.loc[x_index[i],index_y(y_index[i])]=np.nan return data data2_0=nan() nan_index=[] for i in range(len(data2_0)): if (np.isnan(data2_0.iat[i,0])==True): nan_index.append(i) print(nan_index)

我已经了解了你的要求和第一个问题，代码改写如下： def index_y(x): if x==0: return 'speed_391_24' elif x==1: ... if (np.isnan(data2_0.iloc[i,0])==True): nan_index.append(i) print(nan_index)

if not np.isnan(ls).all(): m = np.append(ma, ls) ma = m else: x = np.append(xc, i) xc = x

If the condition is False, this block of code is executed. x = np.append(xc, i) xc = x This block of code appends a variable 'i' to the numpy array 'xc' using the 'np.append' function. The ...

def load_data(data_file, usecols): ''' 读取数据文件，加载数据 ''' data = [] with open(data_file, 'r') as csvfile: data_reader = csv.DictReader(csvfile) # === 数据处理 === for row in data_reader: # 取出每行数据，组合为一个列表放入数据列表中 row_data = [] # 注意csv模块读入的数据全部为字符串类型 for col in usecols: str_val = row[col] # 数据类型转换为float,如果是'NA'，则返回nan row_data.append(float(str_val) if str_val != 'NA' else np.nan) # 如果行数据中不包含nan才保存该行记录 if not any(np.isnan(row_data)): data.append(row_data) # 将data转换为ndarray data_arr = np.array(data) return data_arr

这也是一个从数据文件中加载数据的函数定义，但与之前的函数实现方式不同。它使用了Python标准库的csv模块读取数据，而不是pandas库。该函数将每行数据读取为一个字典类型的对象，并使用usecols参数指定需要读取的列...

def derivative_of(x, dt=1, radian=False): if radian: x = make_continuous_copy(x) not_nan_mask = ~np.isnan(x) masked_x = x[not_nan_mask] if masked_x.shape[-1] < 2: return np.zeros_like(x) dx = np.full_like(x, np.nan) dx[not_nan_mask] = np.ediff1d(masked_x, to_begin=(masked_x[1] - masked_x[0])) / dt return dx

然后，它会通过 numpy 库函数 "np.isnan" 检查 "x" 中的 NaN 值，并对非 NaN 值进行处理。如果 "x" 的最后一个维度小于 2，则返回元素值都为 0 的数组，否则，使用 "np.ediff1d" 函数计算 "x" 的一阶导数，并在非 ...

def _get_log_p(self, fixed, state, normalize=True): # Compute query = context node embedding query = fixed.context_node_projected + \ self.project_step_context(self._get_parallel_step_context(fixed.node_embeddings, state)) # Compute keys and values for the nodes glimpse_K, glimpse_V, logit_K = self._get_attention_node_data(fixed, state) # Compute the mask mask = state.get_mask() # Compute logits (unnormalized log_p) log_p, glimpse = self._one_to_many_logits(query, glimpse_K, glimpse_V, logit_K, mask) if normalize: log_p = torch.log_softmax(log_p / self.temp, dim=-1) assert not torch.isnan(log_p).any() return log_p, mask

这是一个Python类方法，名称为"_get_log_p"，它的参数包括"fixed"、"state"和"normalize"，其中"fixed"和"state"是模型状态的固定值，"normalize"是一个布尔值，表示是否进行标准化。该方法的作用是计算模型的对数...

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def FindPose(self,pm,width,height): if(self.showResult == 2): print('start') time_start = time.time() bFind = False T = [] # Plane Segment: if width == 0: return bFind,T pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pm = np.matmul(self.Rt,pm.T).T

# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])*(gcp_lat <= lat_range[1])* (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index]

if not np.isnan(ls).all(): m = np.append(ma, ls) ma = m else: x = np.append(xc, i) xc = x

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# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])(gcp_lat <= lat_range[1]) (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index]

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