python语言中np.unique(time1)的含义

在Python中，`np`代表NumPy库，`np.unique()`函数可以用于查找一个数组中的唯一元素，并返回一个已排序的数组。

假设 `time1` 是一个NumPy数组，那么 `np.unique(time1)` 的含义是：查找 `time1` 中的唯一元素，并返回一个已排序的数组。如下所示：

import numpy as np

time1 = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 6, 7, 7])

unique_time1 = np.unique(time1)

print(unique_time1)  # 输出 [1 2 3 4 5 6 7]

在上述代码中，`time1` 数组中有重复的元素，即 1, 2 和 3。`np.unique()` 函数会返回一个只包含唯一元素的数组，并按照升序排序。

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# ！/usr/bin/env python # -*- coding：utf-8 -*- # author: haotian time:2019/9/14 import numpy as np f = open("./data/CD_Flight190914A.csv", "rb") excel = open("./data/time_flight.csv", "w+") # position_exl = open("./data/position_exl.csv", "w+") schedule = np.loadtxt(f, dtype=str, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(4,)) # 分隔符 空格 Array = np.zeros(209) count = 1 i = 0 n = 0 while i < (len(schedule)-1): if schedule[i] == schedule[i + 1] : # 如果航班时间重复 创建一个不重复的时间表记录重复次数 count = count + 1 else: Array[n] = count #Array存的重复次数 count = 0 n = n + 1 i = i + 1 new_schedule,a = np.unique(schedule,return_index=True) #去掉相同时间的数据 # for i in range(len(position)): # position_exl.write(str(position[i])+',\n') # position_exl.close() # position_exl = open(("./data/position_exl.csv", "w+")) # position = np.loadtxt(position_exl, dtype=float, delimiter=",", skiprows=0, usecols=(0,)) # new_schedule = [len(position)*''] # n = 0 # numbers = [ int(x) for x in position ] # for i in range(numbers): # new_schedule[n] = schedule[i] # n = n + 1 excel.write("Schedule,PlaneNum"+'\n') for i in range(len(new_schedule)-1): excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+",\n") excel.close() ''' 此时的数据time_flight.csv由于排序的原因导致时间的序列不一致， 最终数据用excel降序排列并保存到schedule_PlaneNum.csv中 '''帮我完善下

这段代码主要是读取一个csv数据文件，统计相同时间出现的次数，并将结果保存到一个新的csv文件中。但是代码中还有一些问题需要完善。我看到你有一些注释，我将根据你的注释进行修改。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: haotian 
# time: 2019/9/14
import numpy as np

# 打开数据文件
f = open("./data/CD_Flight190914A.csv", "rb")

# 创建新的csv文件来保存时间和航班次数
excel = open("./data/time_flight.csv", "w+")

# 读取航班时间数据
schedule = np.loadtxt(f, dtype=str, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(4,))

# 创建一个数组来存储每个时间重复出现的次数
Array = np.zeros(209)

# 初始化计数器和数组下标
count = 1
n = 0

# 遍历航班时间数据，统计每个时间出现的次数
for i in range(len(schedule)-1):
    if schedule[i] == schedule[i + 1]:
        count = count + 1
    else:
        Array[n] = count
        count = 1
        n = n + 1

# 去除相同时间的数据，只保留第一次出现的时间
new_schedule,a = np.unique(schedule,return_index=True)

# 将时间和对应的航班次数保存到新的csv文件中
excel.write("Schedule,PlaneNum\n")
for i in range(len(new_schedule)):
    excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+"\n")

# 关闭文件
excel.close()

这样就完成了统计时间重复出现次数的代码部分。接下来是对时间进行排序，并保存到新的csv文件中的代码部分。在完成排序前，我们需要先读取之前生成的csv文件中的数据，并将其存储到数组中。修改后的代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: haotian 
# time: 2019/9/14
import numpy as np
import csv

# 打开数据文件
f = open("./data/time_flight.csv", "r")

# 创建新的csv文件来保存排序后的数据
excel = open("./data/schedule_PlaneNum.csv", "w+")

# 读取航班时间和对应的航班次数数据
reader = csv.reader(f)
data = list(reader)

# 将数据保存到数组中
new_schedule = []
Array = []
for i in range(1, len(data)):
    new_schedule.append(data[i][0])
    Array.append(int(data[i][1]))

# 对时间进行排序
sorted_idx = np.argsort(new_schedule)
new_schedule = np.array(new_schedule)[sorted_idx]
Array = np.array(Array)[sorted_idx]

# 将排序后的时间和对应的航班次数保存到新的csv文件中
excel.write("Schedule,PlaneNum\n")
for i in range(len(new_schedule)):
    excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+"\n")

# 关闭文件
f.close()
excel.close()

这样就完成了对时间进行排序的代码部分。需要注意的是，排序前需要先将读取的时间和航班次数数据保存到数组中，排序后再将数据写入到csv文件中。

希望这些修改能够帮助你完成你的代码。

t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png')提取每个子块图像的位置和大小信息

可以使用 `regionprops` 函数从分割结果中提取每个子块的位置和大小信息。具体步骤如下：

1. 将分割结果转换为标签图像，其中每个子块的像素值为其对应的标签值。
2. 使用 `regionprops` 函数提取标签图像中每个区域的属性信息，包括区域的位置、大小、像素值等。
3. 遍历所有区域，获取其位置和大小信息。

下面是示例代码：

from skimage.measure import label, regionprops

# 将分割结果转换为标签图像
label_img = label(segments)

# 使用 regionprops 函数提取标签图像中每个区域的属性信息
props = regionprops(label_img)

# 遍历所有区域，获取其位置和大小信息
for prop in props:
    # 获取区域的标签值、位置和大小信息
    label_value = prop.label
    bbox = prop.bbox # (min_row, min_col, max_row, max_col)
    height = bbox[2] - bbox[0]
    width = bbox[3] - bbox[1]
    
    # 在原图上绘制该区域的边界框
    cv2.rectangle(img, (bbox[1], bbox[0]), (bbox[3], bbox[2]), (0, 255, 0), 2)
    
    # 输出该区域的位置和大小信息
    print("Label: {}, Position: ({}, {}), Size: {} x {}".format(label_value, bbox[1], bbox[0], width, height))

其中，`bbox` 表示区域的最小外接矩形，其格式为 `(min_row, min_col, max_row, max_col)`，分别表示矩形左上角和右下角的行列坐标。`height` 和 `width` 分别表示矩形的高度和宽度。在实际使用中，可以根据需求选择输出或保存这些信息。