给下列代码添加注释:def Normalization(Array): # 数组归一化到0~1 min = np.min(Array) max = np.max(Array) if max - min == 0: return Array else: return (Array - min) / (max - min)
时间: 2024-04-20 07:24:07 浏览: 72
这段代码定义了一个名为 `Normalization` 的函数,用于将数组归一化到0~1的范围。
函数接受一个数组 `Array` 作为参数。
首先,函数使用 `np.min()` 函数计算数组的最小值,并将结果赋值给变量 `min`。
然后,函数使用 `np.max()` 函数计算数组的最大值,并将结果赋值给变量 `max`。
接下来,通过判断最大值与最小值的差是否为0来判断是否需要进行归一化。如果最大值与最小值的差为0,则直接返回原数组 `Array`,因为无法进行有效的归一化操作。
如果最大值与最小值的差不为0,则执行归一化操作。函数将原数组 `Array` 减去最小值 `min`,然后除以最大值与最小值的差 `max - min`,得到归一化后的结果。
最终,函数返回归一化后的数组。
这段代码通过计算数组的最大值和最小值,并进行归一化的处理,确保数组中的元素在0~1的范围内。
相关问题
写出下列代码可以实现的效果:def Normalization(Array): # 数组归一化到0~1 min = np.min(Array) max = np.max(Array) if max - min == 0: return Array else: return (Array - min) / (max - min) Device = torch.device("cuda:0") # GPU加速 #实例化UNET模型,定义输入和输出通道数,初始化特征数和激活函数 Unet = UNet(in_channels=3, out_channels=1, init_features=4, WithActivateLast=True, ActivateFunLast=torch.sigmoid).to( Device) #加载预训练权重 Unet.load_state_dict(torch.load(os.path.join('0700.pt'), map_location=Device)) # 将权重作为素材,提升预测的效果 Unet.eval() #验证模式 torch.set_grad_enabled(False) # 将梯度除外 InputImgSize = (128, 128)#定义输入图片尺寸 rospy.init_node('dete',anonymous=True) #ros初始化节点 cvBridge=CvBridge() ark_contrl= AckermannDrive() #实例化阿克曼消息 #定义数据预处理变换 ValImgTransform = transforms.Compose([ transforms.Resize(InputImgSize), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.46], std=[0.10]),]) # 把数据作为素材送去变形,全部变为tensor reached = False#到达标志位 done = False#完成标志位 color = True#颜色标志位 old_angle = 0#角度清零 Dist = np.array([-0.31835, 0.09464, 0.00097, -0.00028, 0.00000], dtype=np.float32) K = np.array([[ 393.77343 , 0.9925 , 320.28895], [ 0, 526.74596 , 249.73700], [ 0, 0, 1]], dtype=np.float32)#相机内参 H = np.array([[ -0.47188088, -2.00515086, 673.7630132], [ 0.04056235, 0.00548473, -246.8003057], [ 0.00015475, -0.00404723, 1. ]])#透视变换矩阵
这段代码实现了以下功能:
1. 定义了一个函数`Normalization(Array)`,用于将数组归一化到0~1的范围。
2. 创建了一个GPU加速的设备对象`Device`。
3. 实例化了一个UNET模型`Unet`,并加载了预训练权重。
4. 将模型设置为评估模式,并禁用梯度计算。
5. 定义了输入图片的尺寸和ROS节点的初始化。
6. 创建了一个数据预处理变换`ValImgTransform`,用于将输入图片进行变形和标准化。
7. 设置了一些标志位和变量,用于控制程序的流程。
8. 定义了相机的畸变参数`Dist`、相机内参矩阵`K`和透视变换矩阵`H`。
minmax_scale = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) def normalization(df,col): for i in col: arr = df[i] arr = np.array(arr) df[i] = minmax_scale.fit_transform(arr.reshape(len(arr),1)) return df normalized_df = normalization(one_hot_df.copy(), number_col)
好的,让我来为您逐行解释这段代码。
1. `minmax_scale = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))`: 这一行定义了一个 `MinMaxScaler` 的实例,并设置了其参数 `feature_range` 为 (0, 1),表示将数据缩放到 [0, 1] 范围内。
2. `def normalization(df,col):`: 这一行定义了一个名为 `normalization` 的函数,接受两个参数 `df` 和 `col`。
3. `for i in col:`: 这一行使用了一个 for 循环来遍历参数 `col` 中的每一个元素。
4. `arr = df[i]`: 这一行将 `df` 中的第 `i` 列提取出来并赋值给 `arr`。
5. `arr = np.array(arr)`: 这一行将 `arr` 转换为 numpy 数组类型。
6. `df[i] = minmax_scale.fit_transform(arr.reshape(len(arr),1))`: 这一行使用 `minmax_scale` 对 `arr` 进行数据缩放,并将缩放后的结果赋值给 `df` 中的第 `i` 列。
7. `return df`: 这一行返回缩放后的数据集 `df`。
8. `normalized_df = normalization(one_hot_df.copy(), number_col)`: 这一行调用了函数 `normalization`,并将 `one_hot_df.copy()` 和 `number_col` 作为参数传入。将函数返回的结果赋值给 `normalized_df`。
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