ima = ima.reshape(-1,3) estimator = KMeans(n_clusters = 2) estimator.fit(ima) res = estimator.predict(img) print(res)代码问题
时间: 2024-05-13 08:15:25 浏览: 18
这段代码中有几个问题:
1. 变量`img`在代码中没有定义,应该是一个错误。
2. `ima`变量没有被定义,可能是之前的代码中定义的。
3. `img`和`ima`都是二维数组,但是`predict()`函数需要的是一维数组,所以需要先将其进行展平操作,例如`img = img.reshape(-1)`。
4. `predict()`函数的输入应该是`ima`而不是`img`,因为之前使用`KMeans`聚类算法对`ima`进行了拟合和预测。
所以,正确的代码应该是:
```python
ima = ima.reshape(-1, 3)
estimator = KMeans(n_clusters=2)
estimator.fit(ima)
img = img.reshape(-1)
res = estimator.predict(ima)
print(res)
```
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全周傅氏算法imaI1=2/N*b1*iMa1
全周傅氏算法(Circular Fourier Transform)是一种用于信号处理和频谱分析的数学算法。它是傅氏变换的一种变体,用于处理周期性信号。
在全周傅氏算法中,输入信号被假设为一个周期性信号,可以表示为一个周期为N的离散序列。该算法通过计算离散序列的离散傅氏变换(DFT)来获取信号的频谱信息。
对于给定的输入序列x[n],全周傅氏算法可以通过以下步骤计算得到其频谱:
1. 将输入序列x[n]进行周期延拓,得到一个长度为N的周期序列x_p[n]。
2. 对周期序列x_p[n]进行离散傅氏变换(DFT),得到频谱序列X[k]。
3. 对频谱序列X[k]进行幅度归一化,得到幅度谱A[k]和相位谱φ[k]。
根据你提供的公式imaI1=2/N*b1*iMa1,我无法直接判断其与全周傅氏算法的关系。如果你能提供更多背景信息或问题细节,我将能够更好地回答你的问题。
ima = ima.crop(left,top,right,bottom) TypeError: crop() takes from 1 to 2 positional arguments but 5 were given
根据你的错误提示,crop() 方法只接受 1 到 2 个参数,但是你传入了 5 个参数。crop() 方法只需要传入一个表示裁剪区域的元组或者四个表示裁剪区域的参数 left、top、right、bottom。所以你需要修改你的代码,把四个参数合成一个元组作为 crop() 方法的参数,像这样:
```python
ima = ima.crop((left, top, right, bottom))
```
这样就可以正确地调用 crop() 方法了。