np.argmin(s)

时间: 2023-12-02 14:03:15 浏览: 25
这段代码使用 numpy 库中的函数 `argmin` 来返回一个数组中最小元素的索引。具体来说，`s` 是一个一维数组，包含了坐标点 `pts` 中每个点横坐标和纵坐标之和的值。`np.argmin(s)` 返回的是 `s` 中最小值所在的索引。 这段代码的作用是找到坐标点 `pts` 中横坐标和纵坐标之和最小的点所在的索引。
相关问题

pts[np.argmin(s)]

这段代码是根据一组坐标点 `pts` 中的横坐标和纵坐标的和来计算它们的和的最小值所在的索引，然后返回该索引对应的坐标点。 具体来说，`np.argmin(s)` 会返回坐标点 `pts` 中横坐标和纵坐标之和最小的点的索引。假设最小值对应的索引为 `i`，那么 `pts[i]` 就是横坐标和纵坐标之和最小的点的坐标。 这段代码常用于在一组坐标点中找到距离某个点最近的点，或者找到坐标点中心位置的点等场景。

def order_points(pts): # 一共4个坐标点 rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") # 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下 # 计算左上，右下 s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] # 计算右上和左下 diff = np.diff(pts, axis = 1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect

这是一个Python函数，接受一个形如$[(x_1, y_1), (x_2, y_2), (x_3, y_3), (x_4, y_4)]$的四个点坐标列表pts，然后返回一个4行2列的二维数组rect，其中每一行表示一个坐标点的x和y坐标。具体实现是通过计算四个点的坐标和以及坐标差之和，找出这四个点的相对位置关系，从而得到它们对应到rect数组中的位置。其中，左上角的点对应rect数组的第一行，右上角的点对应第二行，右下角的点对应第三行，左下角的点对应第四行。

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def GM11(x0): x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) X = np.zeros_like(x0) X[0] = x0[0] for i in range(1, len(x0)): X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i) return X X0 = data['close'].values X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)]) s = np.zeros(len(X0)) s[0] = 1 for i in range(1, len(X0)): if X0[i] > X1[:, i-1].max(): s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 else: s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 1 --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) D:\.temp\ipykernel_10000\3121687314.py in <module> 5 s[0] = 1 6 for i in range(1, len(X0)): ----> 7 if X0[i] > X1[:, i-1].max(): 8 s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 9 else: IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 5给出修正的代码

s[i+4] = np.argmin(X1[:, i]) + 2 else: s[i+4] = np.argmin(X1[:, i]) + 1 主要修改了两处： 1. 在生成 X1 时，循环的范围改为 range(len(X0)-4)，因为每个 5 个数据才能生成一个 GM(1,1) 模型，因此...

解释def adaPoint(box, pro): box_pro = box if pro != 1.0: box_pro = box / pro box_pro = np.trunc(box_pro) return box_pro # 四边形顶点排序，[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left] def orderPoints(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") s = pts.sum(axis=1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts, axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect # 计算长宽 def pointDistance(a, b): return int(np.sqrt(np.sum(np.square(a - b)))) # 透视变换 def warpImage(image, box): w, h = pointDistance(box[0], box[1]), pointDistance(box[1], box[2]) dst_rect = np.array([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1], [0, h - 1]], dtype='float32') M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst_rect) warped = cv2.warpPerspective(image, M, (w, h)) return warped

这是一个用于透视变换的函数，主要包括以下几个步骤： 1. adaPoint函数：根据给定的比例pro，将四边形的顶点坐标进行适当的缩放，并将坐标转换为整数类型； 2. orderPoints函数：对四边形的顶点进行排序，使其按照...

写一个代码，s 代表状态，change 是一个列表，里面包含了四个元素，分别代表上、下、左、右四个方向的移动步长。x1 和 y1 是 next_state_action 中的横纵坐标，F_next_state__actions 是计算出来的下一个状态的值，F_actions 是一个列表，用来存储四个方向的状态值。np.array() 是将列表转化为数组的函数。np.argmin() 是 numpy 库中的函数，用来返回列表中的最小值的索引。

好的，以下是一个示例代码： import numpy as np # 定义初始状态 s = [1, 1] # 定义移动步长 ...其中，s、change、x1、y1、F_next_state_actions、F_actions 和 np.argmin() 的含义与之前解释的相同。

改进代码，def take_action( s): # 选取下一步的操作 if np.random.random() < epsilon: action = np.random.randint(n_action) # def take_action(self, s): # 选取下一步的操作 # (x0,y0)=s0 # a0为向下，a1为向上，a2为向左，a3为向右 # change = [[0, -step], [0, step], [-step, 0], [step, 0]] # F_actions = [] else: change = [[0, -step_action], [0, step_action], [-step_action, 0], [step_action, 0]] F_actions = [] for i in range(4): next_state_action = np.array(s[0]) + np.array(change[i]) # 有点问题np.array把列表转为数组 (x1, y1) = next_state_action F_next_state__actions = x1 ** 2 + y1 ** 2 F_actions.append(F_next_state__actions) action = np.argmin(F_actions) print('动作值', F_actions) print('动作：', action) return action

3. 在计算动作值时，因为 F_actions 是一个列表，最小值的索引可以使用 np.argmin 方法来获取。 4. print 语句应该在函数的最后，因为函数的主要任务是返回下一步动作，而不是输出信息。 改进后的代码如下： ...

改进这段代码，change = [[0, -step], [0, step], [-step, 0], [step, 0]] F_actions = [] for i in range(4): next_state_action = s[0] + np.array(change[i]) # 有点问题np.array把列表转为数组 (x1, y1) = next_state_action F_next_state__actions = x12 + y12 F_actions.append(F_next_state__actions) action = np.argmin(F_actions) print('动作值', F_actions)，

这段代码可以进行如下改进： 1. 将 F_next_state_actions 的计算过程中的 **2 变为平方函数 pow(x1, 2) + pow...action = np.argmin(F_actions) print('动作值', F_actions) 这样代码更加简洁，易于理解和维护。

封装这段函数while True: data_str = input('请输入黏度(mp*s)与密度(kg/l)，以逗号分隔：（输入exit以停止）') if data_str == 'exit': break data = np.array([list(map(float, data_str.split(',')))]) label = kmeans.predict(data)[0] center_idx = np.argmin(np.sum(np.square(centers - data), axis=1)) print('该数据所属类别为：', label, '，模糊判断到聚类中心：', center_idx) print('对应表格中的转速和时间范围为：', df.iloc[kmeans.labels_ == label, 3:5].values)

center_idx = np.argmin(np.sum(np.square(kmeans.cluster_centers_ - data), axis=1)) print('该数据所属类别为：', label, '，模糊判断到聚类中心：', center_idx) print('对应表格中的转速和时间范围为：', df...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def kmeans(data, k): # 手动指定聚类中心 centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]]) # 记录每个数据点所属的簇 clusters = np.zeros(len(data)) # 聚类迭代次数 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个数据点到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇 clusters = np.argmin(distances, axis=0) # 更新聚类中心 for j in range(k): centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0) return clusters, centers # 生成数据集 data = pd.read_excel('allindex2.xlsx') # 聚类 clusters, centers = kmeans(data, 4) # 绘制结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.show()ValueError: Unable to coerce to Series/DataFrame, dimension must be <= 2: (4, 1, 2)

clusters = np.argmin(distances, axis=0) # 更新聚类中心 for j in range(k): centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0) return clusters, centers # 生成数据集 data = pd.read_excel('allindex2.xlsx...

import numpy as npfrom numpy.linalg import normdef fcm(X, c, m, error=0.0001, maxiter=1000): # 初始化隶属度矩阵 U U = np.random.rand(c, X.shape[0]) U /= np.sum(U, axis=0) # 迭代计算 for i in range(maxiter): # 计算聚类中心 centroids = U.dot(X) / U.sum(axis=1)[:, None] # 计算距离矩阵 distances = np.sqrt(((X[:, None, :] - centroids) ** 2).sum(axis=2)) # 更新隶属度矩阵 U U_new = 1 / (distances / np.expand_dims(np.min(distances, axis=2), axis=2)) ** (2 / (m - 1)) U_new /= np.sum(U_new, axis=0) # 判断收敛 if norm(U_new - U) < error: break U = U_new # 返回聚类结果 return centroids, U.argmax(axis=0)# 示例数据X = np.random.rand(100, 2)# 聚类数目c = 3# 模糊指数m = 2# 聚类centroids, labels = fcm(X, c, m)# 打印聚类中心和标签print('Centroids:', centroids)print('Labels:', labels)优化这段代码

1. 在计算距离矩阵时，可以使用numpy的广播功能来避免使用np.expand_dims函数： distances = np.sqrt(((X[:, None, :] - centroids) ** 2).sum(axis=2)) 2. 在计算U_new时，可以将np.expand_dims函数替换...

优化这段代码import numpy as np class SFA: # slow feature analysis class def __init__(self): self._Z = [] self._B = [] self._eigenVector = [] def getB(self, data): self._B = np.matrix(data.T.dot(data)) / (data.shape[0] - 1) def getZ(self, data): derivativeData = self.makeDiff(data) self._Z = np.matrix(derivativeData.T.dot(derivativeData)) / (derivativeData.shape[0] - 1) def makeDiff(self, data): diffData = np.mat(np.zeros((data.shape[0], data.shape[1]))) for i in range(data.shape[1] - 1): diffData[:, i] = data[:, i] - data[:, i + 1] diffData[:, -1] = data[:, -1] - data[:, 0] return np.mat(diffData) def fit_transform(self, data, threshold=1e-7, conponents=-1): if conponents == -1: conponents = data.shape[0] self.getB(data) U, s, V = np.linalg.svd(self._B) count = len(s) for i in range(len(s)): if s[i] ** (0.5) < threshold: count = i break s = s[0:count] s = s ** 0.5 S = (np.mat(np.diag(s))).I U = U[:, 0:count] whiten = S * U.T Z = (whiten * data.T).T self.getZ(Z) PT, O, P = np.linalg.svd(self._Z) self._eigenVector = P * whiten self._eigenVector = self._eigenVector[-1 * conponents:, :] return data.dot(self._eigenVector.T) def transfer(self, data): return data.dot(self._eigenVector.T)

count = np.argmin(s ** 0.5 ) s = np.sqrt(s[:count]) S = np.linalg.inv(np.diag(s)) whiten = np.matmul(S, U[:, :count].T) Z = np.matmul(whiten, data.T).T self.getZ(Z) PT, O, P = np.linalg.svd...

next_state_action = s[0,0] + np.array(change[i]) , s[0,1] + np.array(change[i]) # 有点问题np.array把列表转为数组 TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

这个错误是因为 s 是一个列表，而不是一个二维数组。...action = np.argmin(F_actions) # 打印输出 print('状态值:', F_actions) print('最小状态值的索引:', action) 这样就可以避免 TypeError 错误了。

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE，轮廓系数，方差比率准则，DBI几个指标分析

distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j]...

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

这是一个Python函数，用于读取vxp文档中的信息，并计算出相应的呼吸曲线。函数接受三个参数：vxpPath（vxp文档的路径），scanTimes（扫描时间）和isplot（是否绘制呼吸曲线图）。函数首先打开vxp文档，读取其中的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math y = 4 theta = [] phi = [] for x in np.linspace(-1.5, 1.5, 100): for z in np.linspace(0, 3, 100): s = math.sqrt(x**2 + y**2 + z**2) theta.append(math.acos(z/s)) phi_ = math.atan2((y/s),(x/s)) if phi_ < 0: phi_ = phi_ + 2 * math.pi phi.append(phi_) x = np.linspace(-1.5, 1.5, 100) min_theta = min(theta) print(min_theta)如何求出min_theta对应的phi值

min_theta_idx = np.argmin(theta) # 获取对应的 phi 值 min_phi = phi[min_theta_idx] print(min_phi) 这里，我们使用 np.argmin() 函数来找到最小值的索引，然后从 phi 列表中获取对应的 phi 值。注意...

把这段程序while True: a1 = float(input("请输入黏度1(mp*s): ")) b1 = float(input("请输入密度1(kg/l): ")) c1 = float(input("请输入比例1: ")) a2 = float(input("请输入黏度2(mp*s): ")) b2 = float(input("请输入密度2(kg/l): ")) result1 = a1*c1 + a2*(1-c1) result2 = b1*c1 + b2*(1-c1) choice = input("是否继续输入？(y/n)") if choice == 'n': break data_str = [] data_str.append([result1, result2])和这段程序while True: data_str = input('请输入黏度(mp*s)与密度(kg/l)，以逗号分隔：（输入exit以停止）') if data_str == 'exit': break data = np.array([list(map(float, data_str.split(',')))]) label = kmeans.predict(data)[0] center_idx = np.argmin(np.sum(np.square(centers - data), axis=1)) print('该数据所属类别为：', label, '，模糊判断到聚类中心：', center_idx) print('对应表格中的转速和时间范围为：', df.iloc[kmeans.labels_ == label, 3:5].values)写在一起

这两段程序的功能是完全不同的，无法直接合并在一起。第一段程序是让用户输入两组数据，然后计算加权平均值并将结果存储到一个二维列表中，直到用户选择停止输入。第二段程序是使用k-means算法对输入的数据进行聚类...

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