分析代码 scaled_options[k] = {'improvement': v['improvement'], 'cost': v['cost'](1-ratio)budget/total_cost}

时间: 2024-01-26 18:01:54 浏览: 18
这段代码实现了什么功能? 这段代码为一个列表 scaled_options 中的每个元素添加了两个键值对:improvement 和 cost。键值对 improvement 的值来自字典 v 中对应键 improvement 的值,键值对 cost 的值为 v 中对应键 cost 的值乘上负数 ratio 和 budget 除以 total_cost 的乘积。
相关问题

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( scaled_data[:, :-1], scaled_data[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)

这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数,将原始数据集scaled_data分成训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test),其中X表示特征数据,y表示目标数据。具体来说,该函数将scaled_data[:, :-1]作为X,即取除了最后一列以外的所有列作为特征数据,将scaled_data[:, -1]作为y,即取最后一列作为目标数据。test_size=0.3表示将数据集分成训练集和测试集的比例为70%:30%。random_state=42表示随机数生成器的种子值为42,这样每次运行程序得到的随机结果都是相同的。

import pygame import sys pygame.init() SCREEN_WIDTH = 640 SCREEN_HEIGHT = 480 screen = pygame.display.set_mode((SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT)) pygame.display.set_caption("Resize Image") image = pygame.image.load("miaojv.jpg") image_rect = image.get_rect() scale = 1.0 min_scale = 0.5 max_scale = 10.0 last_click_time = 0 while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: if event.button == 1: # left click if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN and event.button == 1: # single click if pygame.time.get_ticks() - last_click_time < 300: # double click scale -= 1 if scale < min_scale: scale = min_scale else: # single click scale += 1 if scale > max_scale: scale = max_scale last_click_time = pygame.time.get_ticks() last_click_pos = event.pos screen.fill((255, 255, 255)) scaled_image = pygame.transform.scale(image, (int(image_rect.width * scale), int(image_rect.height * scale))) screen.blit(scaled_image, (SCREEN_WIDTH // 2 - scaled_image.get_width() // 2, SCREEN_HEIGHT // 2 - scaled_image.get_height() // 2)) pygame.display.flip() 改为直接从摄像头读取图片

好的,你可以将代码改为从摄像头读取图片并进行缩放显示。下面是修改后的代码: ```python import cv2 import pygame import numpy as np pygame.init() SCREEN_WIDTH = 640 SCREEN_HEIGHT = 480 screen = pygame.display.set_mode((SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT)) pygame.display.set_caption("Resize Image") cap = cv2.VideoCapture(0) scale = 1.0 min_scale = 0.5 max_scale = 10.0 last_click_time = 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: continue # 转换图像格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: cap.release() cv2.destroyAllWindows() pygame.quit() exit() elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: if event.button == 1: # left click if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN and event.button == 1: # single click if pygame.time.get_ticks() - last_click_time < 300: # double click scale -= 1 if scale < min_scale: scale = min_scale else: # single click scale += 1 if scale > max_scale: scale = max_scale last_click_time = pygame.time.get_ticks() last_click_pos = event.pos # 将图像转换为 Pygame Surface 对象 surf = pygame.surfarray.make_surface(frame) # 缩放图像 scaled_surf = pygame.transform.scale(surf, (int(surf.get_width() * scale), int(surf.get_height() * scale))) # 显示图像 screen.fill((255, 255, 255)) screen.blit(scaled_surf, (SCREEN_WIDTH // 2 - scaled_surf.get_width() // 2, SCREEN_HEIGHT // 2 - scaled_surf.get_height() // 2)) pygame.display.flip() ``` 这个程序会不断读取摄像头数据,将其转换为 Pygame Surface 对象,然后在 Pygame 窗口中进行缩放显示。你可以通过按下 ESC 键或关闭 Pygame 窗口来退出程序。在程序运行过程中,你可以使用鼠标左键来进行缩放操作。

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修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

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