解释代码 qian = V[idx, 70:211] best_true = V_y[idx, :]
时间: 2024-05-29 21:11:33 浏览: 16
这段代码中,`V`是一个二维数组,`idx`是一个整数。`V[idx, 70:211]`表示取`V`数组中第`idx`行,从第70列到第211列的子数组。这个子数组的形状为`(1, 141)`。
`V_y`也是一个二维数组,`best_true`表示取`V_y`数组中第`idx`行的所有元素。这个行向量的形状为`(1, n)`,其中`n`是`V_y`数组的列数。
相关问题
解释一下这个代码: elif module_def['type'] == 'shortcut': identity_idx = (i + int(module_def['from'])) if module_defs[identity_idx]['type'] == 'convolutional': #ignore_idx.add(identity_idx) shortcut_idx[i-1]=identity_idx shortcut_all.add(identity_idx) elif module_defs[identity_idx]['type'] == 'shortcut': #ignore_idx.add(identity_idx - 1) shortcut_idx[i-1]=identity_idx-1 shortcut_all.add(identity_idx-1) shortcut_all.add(i-1)
这段代码是一个条件语句,根据`module_def`字典中的`type`字段的值来执行不同的操作。
首先,它检查`module_def['type']`是否等于`shortcut`。如果是,它会执行以下操作:
- 定义一个变量`identity_idx`,其值为当前索引`i`加上`module_def['from']`的整数值。
- 检查`module_defs[identity_idx]['type']`是否等于`convolutional`。如果是,说明这是一个卷积层,会执行以下操作:
- 将`identity_idx`添加到`shortcut_idx`字典中,键为当前索引`i-1`。
- 将`identity_idx`添加到`shortcut_all`集合中。
- 否则,如果`module_defs[identity_idx]['type']`等于`shortcut`,说明这是一个快捷方式层,会执行以下操作:
- 将`identity_idx-1`添加到`shortcut_idx`字典中,键为当前索引`i-1`。
- 将`identity_idx-1`添加到`shortcut_all`集合中。
- 最后,将当前索引`i-1`添加到`shortcut_all`集合中。
这段代码的目的是根据模块定义列表中的快捷方式层的配置,构建一个快捷方式字典和一个包含所有快捷方式层索引的集合。
def __init__(self,ls = None): self._elems = [] if ls == None else ls.copy() self._heapify def _heapify(self): start = (len(self._elems)-2) // 2 for i in range(start,-1,-1): self._shift_down(i) def insert(self,value): self._elems.append(value) self._shift_up(len(self._elems)-1) def _shift_up(self,c_idx): if c_idx < 1:return p_idx = (c_idx - 1) // 2 if self._elems[c_idx] >= self._elems[p_idx]:return self._elems[c_idx],self._elems[p_idx] = self._elems[p_idx],self._elems[c_idx] self._shift_up(p_idx) def remove(self): value = self._elems[-1] del self._elems[-1] self._shift_down(0) return value def _shift_down(self,p_idx): l_idx = p_idx * 2 + 1 if l_idx >= len(self._elems):return mi = p_idx if self._elems[l_idx] < self._elems[mi]: mi = l_idx if l_idx + 1 < len(self._elems) and \ self._elems[l_idx+1] < self._elems[mi]: mi = l_idx + 1 if mi == p_idx:return self._elems[p_idx],self._elems[mi] = \ self._elems[mi],self._elems[p_idx] self._shift_down(mi) def level_order(self): return self._elems 解释一下这段代码
这段代码是实现了一个二叉堆类,具有以下方法:
1. `__init__(self,ls = None)`:初始化方法,如果传入一个列表ls,则将其复制到self._elems中,否则创建一个空列表。
2. `_heapify(self)`:将self._elems列表调整为一个二叉堆,从最后一个非叶子节点开始,依次向上调整。
3. `insert(self,value)`:将一个元素value插入到二叉堆中,并保持堆的性质。
4. `_shift_up(self,c_idx)`:将位于c_idx位置的元素向上移动,直到堆的性质被满足。
5. `remove(self)`:删除堆顶元素,并返回其值。
6. `_shift_down(self,p_idx)`:将位于p_idx位置的元素向下移动,直到堆的性质被满足。
7. `level_order(self)`:返回一个列表,表示二叉堆的层次遍历结果。
其中,使用了递归的方式实现了_shift_up和_shift_down方法,使得代码更加简洁易读。代码中还定义了一个_heapify方法,在初始化时自动调用,以便将传入的列表调整为一个二叉堆。
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