for i, row in enumerate(conn): G_dict[i] = np.nonzero(row)[0].tolist()

时间: 2024-05-28 17:14:10 浏览: 85
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shape_predictor_68_face_landmarks.dat.zip 人脸识别68个特征点检测数据库

这是一段Python代码，它的作用是将一个二维矩阵（数据类型为numpy数组）转换为字典形式，其中字典的键是矩阵的行索引，字典的值是该行非零元素的列索引构成的列表。 具体地说，代码中的`conn`是一个二维numpy数组，`enumerate()`函数用于在遍历数组时同时获取行索引`i`和行数据`row`。`np.nonzero(row)`函数返回行`row`中非零元素的索引，即列索引，然后使用`tolist()`方法将其转换为列表形式。最后，将行索引`i`作为键，该行非零元素的列索引列表作为值，添加到字典`G_dict`中。 需要注意的是，这段代码中的`G_dict`并没有初始化，需要在代码的其他部分进行初始化。
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shape_predictor_68_face_landmarks.dat.rar

for i, landmark in enumerate(landmarks.parts()): cv2.circle(image, (landmark.x, landmark.y), 2, (0, 255, 0), -1) # 显示结果 cv2.imshow("Face Landmarks", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows...
dat

shape_predictor_81_face_landmarks.dat

for k, d in enumerate(dets): print("第", k+1, "个人脸d的坐标：", "left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom()) width = d.right() - d.left() heigth = d.bottom...

x_note = [] x_offset = [] for press_time_dict in midi_list: last_offset = Fraction(0, 1) sorted_keys = sorted(press_time_dict.keys(), key=lambda t: float(Fraction(t))) for i, key in enumerate(sorted_keys): note_arr = np.zeros(shape=(len(total_keys), len(duration_keys)), dtype=np.float32) for note, duration in press_time_dict[key]: note_arr[total_keys.index(note), duration_keys.index(duration)] = 1. note_arr[np.max(note_arr, axis=-1) == 0., duration_keys.index('0')] = 1. cur_offset = Fraction(key) x_offset.append(str(cur_offset - last_offset)) last_offset = cur_offset x_note.append(note_arr) x_note = np.stack(x_note, axis=0) offset_keys = list(set(x_offset)) x_offset_idx = np.array([offset_keys.index(offset_type) for offset_type in x_offset]) x_offset = np.eye(len(offset_keys), dtype=np.int32)[x_offset_idx] x_offset = np.array(x_offset, dtype=np.float32) np.save("notes_array.npy", x_note) np.save("offsets_array.npy", x_offset) np.save("note_keys_dict.npy", total_keys) np.save("note_offsets_dict.npy", offset_keys) np.save("note_durations_dict.npy", duration_keys)

这段代码的作用是将midi_list列表中的所有键值对转换为神经网络的输入格式。具体来说，它将每个键值对转换为一个二维数组，其中每行表示一个音符，每列表示一个持续时间。对于每个键值对，它还将其对应的偏移量...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")什麽意思

14. for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names):: 对self.sheet_names中的每个元素进行循环迭代，同时获取索引i和元素sheet_name。 15. label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name)...

def refresh_labels(self): data4 = self.la if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row)

这段代码看起来像是Python中处理Excel文件的代码，可以看到它使用了openpyxl库。它的功能是读取一个Excel文件，并对其中的数据进行筛选和过滤，只返回符合特定时间范围的行。具体来说，它首先检查文件是否存在，如果...

unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths详细解析

首先，通过 np.unique 函数将数据集中所有的类别标签去重得到 unique_synsets，然后用字典 class_dict 将每个类别标签映射到一个数字编码。如果 keep_orig_class_label 参数为 True，则使用 self.synset2...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")將這段代碼重拼接的excel修改為sqlite3，然後將在這個excel所作的操作，修改為到sqlite3中，其他判斷條件不變，和顯示需求不變

for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 构建查询语句 query = f"SELECT * FROM your_table WHERE 列名 = '{sheet_name}'" # 执行查询 cursor.execute(query) # 获取查询...

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节（Measure）中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

接着，它找到了乐器为钢琴的音轨，并将其中的音符按照时间顺序收集到_press_time_dict字典中。最后，它将_press_time_dict中的音符转化为神经网络模型的输入，其中包括每个时间步的音符和持续时间等信息。

for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")是什麽意思

这段代码是在遍历一个 Excel 文件中的多个工作表，检查每个工作表中是否存在今天的记录，并且时间符合一定的要求。其中，start_time_1、end_time_1、start_time_2 和 end_time_2 是预先设定好的时间范围，current_...

for n in range(num_exhaustives): temp_database_path = f"{feature_dir}/colmap_{n}.db" shutil.copyfile(database_path, temp_database_path) pycolmap.match_exhaustive(temp_database_path) db = COLMAPDatabase.connect(temp_database_path) cursor = db.execute("SELECT * from two_view_geometries") matches = np.array(cursor.fetchall()) for row, m in enumerate(matches): if row not in all_matches: all_matches[row] = {} data = np.frombuffer(m[3], dtype=np.uint32).reshape(-1,2) if m[3] else None all_matches[row][n] = data db.close()代码中num_exhaustives是什么作用，怎么修改能提高匹配精度

在这段代码中，num_exhaustives 是指进行多少次匹配。此处的代码通过复制原始数据库 database_path，然后对每个副本进行匹配，最终将所有匹配结果存储在 all_matches 中。这里的目的是通过多次匹配来提高匹配...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID...其中用到了ast、dataclass、List、pandas和json等Python模块。具体实现过程请参考上述代码。

# 目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)

这段代码是将指定的分类特征（encode_cols）进行目标编码，生成新的特征，并将这些新的特征添加到训练集(train_1)、验证集(train_2)和测试集(test)中。目标编码是一种常见的特征编码技术，它将分类变量替换为目标...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

代码还使用了LaneTestDataset数据集和culane_row_anchor、tusimple_row_anchor常量。在if __name__ == "__main__":中，代码设置了torch.backends.cudnn.benchmark为True，合并了配置信息args和cfg，并输出了“start ...

selected_sites=[] ... shp_file='E:/oitree/200007.shp' ... sf=shapefile.Reader(shp_file) ... fields=sf.fields[1:] ... ... for i, rec in enumerate(sf.records()): ... row = dict(zip([field[0] for field in fields], rec)) ... if row['7月2日'] >= 50: ... selected_sites.append(row['name']) ... ... output_file='E:/oitree/output.txt' ... with open(output_file,'w') as file: ... for site in selected_sites: ... adjacent_site=zhandian_data.get(site) ... if adjacent_site is not None: ... adjacent_field='7月2日' ... count=0 ... for rec in sf.records(): ... row = dict(zip([field[0] for field in fields], rec)) ... if row['name'] == adjacent_site and row[adjacent_field] >= 50: ... count += 1 ... file.write(f'{site},{adjacent_site},{count}')

接着，使用 enumerate 函数遍历 shapefile 中的每一条记录，并将每条记录转换为字典类型的数据（row），其中字段名作为键，记录值作为值。然后，判断 '7月2日' 字段的值是否大于等于 50，如果满足条件，则将该站点的...

#查询历史记录 def Get_history(): # 连接数据库 conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=DESKTOP-JM5K5CS;DATABASE=bank;UID=sa;PWD=1') # 获取游标 cursor = conn.cursor() # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title('查询历史记录') # 创建标签和输入框 label_account_number = tk.Label(window, text='卡号：') label_account_number.grid(row=0, column=0) entry_account_number = tk.Entry(window) entry_account_number.grid(row=0, column=1) label_password = tk.Label(window, text='密码：') label_password.grid(row=1, column=0) entry_password = tk.Entry(window, show='*') entry_password.grid(row=1, column=1) label_start_date = tk.Label(window, text='交易日期：') label_start_date.grid(row=2, column=0) entry_start_date = tk.Entry(window) entry_start_date.grid(row=2, column=1) label_transaction_type = tk.Label(window, text='交易方式：') label_transaction_type.grid(row=3, column=0) transaction_var = tk.StringVar(value='所有') transaction_radios = [ ('所有', '所有'), ('存款', '存款'), ('取款', '取款'), ('转入', '转入'), ('转出', '转出') ] for i, (text, value) in enumerate(transaction_radios): radio = tk.Radiobutton(window, text=text, variable=transaction_var, value=value) radio.grid(row=i + 4, column=1) label_password = tk.Label(window, text='备注：') label_password.grid(row=4, column=0) entry_password = tk.Entry(window, show='*') entry_password.grid(row=4, column=1) # 创建按钮和文本框 text_history = tk.Text(window) text_history.grid(row=2, column=0, rowspan=6) def get_history(): # 查询数据 account_number = entry_account_number.get() password = entry_password.get() transaction_date = entry_start_date.get() transaction_type = None if transaction_var.get() != '所有': transaction_type = transaction_var.get() # 查询卡号和密码是否匹配 cursor.execute("SELECT * FROM Accounts WHERE account_number = ? AND password = ?",

这段代码看起来是一个查询银行交易历史记录的功能。它连接了一个名为 "bank" 的数据库，然后创建了一个窗口，里面包含了卡号、密码、交易日期、交易方式、备注等输入框和标签，并且创建了一个文本框用于显示查询结果...

在右下側添加文本標簽 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) # 打开文件并筛选当天日期 workbook = xl.load_workbook(filepath) for sheet_name in self.sheet_names: sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') filtered_rows = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=3): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: filtered_rows.append(row) # 在右下側添加文本標簽 label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢") label.grid(row=i // 5, column=i % 5, sticky="ew", padx=1, pady=1)這句代碼中爲什麽只有一個工作表標簽名稱比對

for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): # 打开文件并筛选当天日期 workbook = xl.load_workbook(filepath) for sheet in workbook: if sheet.title == sheet_name: today = datetime.datetime.now...

def get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file): df = TransformCoordonates(raster_file,reference_file) array_folder_list = sorted(os.listdir(array_folder)) array_files = [] array_file_name = [] for n,arr_file in enumerate(array_folder_list): if arr_file.endswith('.npy'): array_files.append(np.load(array_folder+'/'+arr_file,allow_pickle=True)) array_file_name.append(arr_file[:-4]) else: print(arr_file, 'Not Supported') for j,class_ in enumerate(array_files): class_ = np.array(class_, dtype =float) array_val = [] for i in df['position']: try: val = class_[i[0], i[1]] array_val.append(val) except: val = np.nan array_val.append(val) df[array_file_name[j]] = array_val label_list = df['label'].unique() label_class = [] for i in range(0,len(label_list)): label_class.append(i) df['type'] = df['label'].replace(label_list, label_class) df_train = df.drop(['longitude','latitude','label','coordinates','position','row','col'], axis = 1) return df_train, [array_files, array_file_name]

这段代码看起来像是一个函数，函数名为 get_data_eval，有三个参数：array_folder，raster_file，和 reference_file。函数的作用看起来是从一个文件夹中读取Numpy数组数据，然后利用TransformCoordonates函数对这些...

import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

代码中从 csv 文件中读取了网络的边，然后使用 from_pandas_edgelist 方法将边转化为图。接着定义了一个 f(x) 函数，对应于网络中每个节点的失效概率。代码中还定义了一些变量和参数，如节点个数 n、失效概率增长率 ...
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