def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map 翻译

这是一个 Python 函数，它的作用是将一个数据映射（data_map）进行处理，并返回处理后的结果。

函数的参数有两个：

- data_map：表示需要进行处理的数据映射，它是一个 N 维数组（N 可以是任意正整数）。
- axis_num：表示在哪个维度上进行处理，它是一个整数。

函数的处理过程如下：

- 使用 NumPy 库中的 max 函数，对 data_map 进行聚合操作，返回在指定维度上的最大值，赋值给 data_map。
- 使用 NumPy 库中的 min 函数，对 data_map 进行聚合操作，返回在所有维度上的最小值，然后将 data_map 中的所有元素减去该最小值，赋值给 data_map。
- 使用 NumPy 库中的 max 函数，对 data_map 进行聚合操作，返回在所有维度上的最大值，然后将 data_map 中的所有元素除以该最大值，赋值给 data_map。
- 将 data_map 中的所有元素乘以 255，并将结果转换为无符号整数类型（dtype=np.uint8），赋值给 data_map。
- 返回处理后的 data_map。

整个函数的作用是将数据映射进行归一化，然后将结果转换为 8 位无符号整数类型，以便于后续的处理和可视化。

相关问题

def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map

这段代码的作用是将输入的二维数组经过处理，返回一个经过归一化和类型转换后的二维数组。具体来说，它的实现过程如下：

1. 使用 numpy 库中的 np.max 函数，对输入的二维数组 data_map 进行最大值池化，得到一个一维数组，其中每个元素为对应列或行中的最大值（axis_num 为 0 时对列进行最大值池化，为 1 时对行进行最大值池化）。

2. 对最大值池化后的一维数组进行归一化。具体来说，将数组中的每个元素减去数组中的最小值，得到一个新的数组，使得数组中的最小值为 0。

3. 对归一化后的数组进行再次归一化，将数组中的每个元素都除以数组中的最大值，使得数组中的最大值为 1。

4. 将归一化后的数组中的每个元素乘以 255，并强制转换为整型（dtype=np.uint8），得到一个新的二维数组，其中每个元素都是范围在 0 到 255 之间的整数。

5. 返回新的二维数组 data_map。

总之，这段代码的作用是将输入的二维数组 data_map 进行最大值池化、归一化、类型转换等处理，使得输出的二维数组符合一些特定的需求。

使用C++ eigen库翻译以下python代码import pandas as pd import numpy as np import time import random def main(): eigen_list = [] data = [[1,2,4,7,6,3],[3,20,1,2,5,4],[2,0,1,5,8,6],[5,3,3,6,3,2],[6,0,5,2,19,3],[5,2,4,9,6,3]] g_csi_corr = np.cov(data, rowvar=True) #print(g_csi_corr) eigenvalue, featurevector = np.linalg.eigh(g_csi_corr) print("eigenvalue:",eigenvalue) eigen_list.append(max(eigenvalue)) #以下代码验证求解csi阈值 eigen_list.append(1.22) eigen_list.append(-54.21) eigen_list.append(8.44) eigen_list.append(-27.83) eigen_list.append(33.12) #eigen_list.append(40.29) print(eigen_list) eigen_a1 = np.array(eigen_list) num1 = len(eigen_list) eigen_a2 = eigen_a1.reshape((-1, num1)) eigen_a3 = np.std(eigen_a2, axis=0) eigen_a4 = eigen_a3.tolist() k = (0.016 - 0.014) / (max(eigen_a4) - min(eigen_a4)) eigen_a5 = [0.014 + k * (i - min(eigen_a4)) for i in eigen_a4] tri_threshold = np.mean(eigen_a5)

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

int main()
{
std::vector<double> eigen_list;
MatrixXd data(6, 6);
data << 1, 2, 4, 7, 6, 3,
3, 20, 1, 2, 5, 4,
2, 0, 1, 5, 8, 6,
5, 3, 3, 6, 3, 2,
6, 0, 5, 2, 19, 3,
5, 2, 4, 9, 6, 3;
MatrixXd g_csi_corr = data.transpose() * data / 6.0;
EigenSolver<MatrixXd> es(g_csi_corr);
VectorXd eigenvalue = es.eigenvalues().real();
std::cout << "eigenvalue: " << eigenvalue.transpose() << std::endl;
eigen_list.push_back(eigenvalue.maxCoeff());
eigen_list.push_back(1.22);
eigen_list.push_back(-54.21);
eigen_list.push_back(8.44);
eigen_list.push_back(-27.83);
eigen_list.push_back(33.12);
//eigen_list.push_back(40.29);
std::cout << "eigen_list: ";
for (std::vector<double>::iterator it = eigen_list.begin(); it != eigen_list.end(); ++it)
std::cout << *it << " ";
std::cout << std::endl;
int num1 = eigen_list.size();
MatrixXd eigen_a2 = Map<MatrixXd>(eigen_list.data(), num1, 1);
VectorXd eigen_a3 = eigen_a2.array().rowwise().mean().transpose();
VectorXd eigen_a4 = (eigen_a2 - eigen_a3.replicate(num1, 1)).array().abs().rowwise().mean().transpose();
double k = 0.002 / (eigen_a4.maxCoeff() - eigen_a4.minCoeff());
VectorXd eigen_a5 = 0.014 + k * (eigen_a4.array() - eigen_a4.minCoeff());
double tri_threshold = eigen_a5.mean();
std::cout << "tri_threshold: " << tri_threshold << std::endl;
return 0;
}