def loadData(): cl = [] wl = [] c = np.zeros((n,n)) w = np.zeros((n,n)) coordinate = np.zeros((n,2)) fr = pd.read_csv("CAB.csv") for row in fr.itertuples(): cl.append(row[1]) wl.append(row[2]) index = 0 for i in range(0,n): for j in range(0,n): c[i][j] = cl[index] w[i][j] = wl[index] index = index + 1 print (index) fcoordinate = pd.read_csv("coordinate.csv") j = 0 for row in fcoordinate.itertuples(): for i in range(2): coordinate[j][i] = row[i+2] j = j + 1 return c,w,coordinate中如何设置coordinate.csv

在设置coordinate.csv时，需要按照以下格式进行设置：

1. 文件名为 coordinate.csv；
2. 第一行为表头，可以命名为 "ID,X,Y"；
3. 从第二行开始，每行代表一个节点的坐标信息，依次填入节点ID、X坐标、Y坐标，用逗号分隔。

例如，如果有4个节点，它们的坐标信息如下：

| 节点ID | X坐标 | Y坐标 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 |
| 3 | 1 | 0 |
| 4 | 1 | 1 |

那么对应的 coordinate.csv 文件应该如下所示：

ID,X,Y
1,0,0
2,0,1
3,1,0
4,1,1

相关问题

def loadData(): cl = [] wl = [] c = np.zeros((n,n)) w = np.zeros((n,n)) coordinate = np.zeros((n,2)) fr = pd.read_csv("CAB.csv") for row in fr.itertuples(): cl.append(row[1]) wl.append(row[2]) index = 0 for i in range(0,n): for j in range(0,n): c[i][j] = cl[index] w[i][j] = wl[index] index = index + 1中CAB.csv如何设置

在这段代码中，`CAB.csv` 是一个包含 `n*n` 行数据的 CSV 文件，每行数据包含两列，第一列是 `cl` 数组的元素，第二列是 `wl` 数组的元素。可以通过以下步骤来创建该文件：

1. 打开一个文本编辑器，例如记事本。
2. 在第一行输入 `cl,wl`，表示两列数据的名称。
3. 换行，在接下来的 `n*n` 行中输入数据。按照顺序，先输入 `cl` 数组的元素，再输入对应的 `wl` 数组的元素，用逗号隔开。
4. 保存文件时选择 `.csv` 格式，文件名为 `CAB.csv`。

例如，当 `n=3` 时，可以将文件内容设置为：

cl,wl
1,2
3,4
5,6
7,8
9,10
11,12
13,14
15,16
17,18

import numpy as np import sys from torchvision import transforms sys.path.append("..") def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg

这段代码看起来是一个图像分割的函数，输入是一个经过模型预测得到的标签图像 out，以及 PALETTE 和 CLASSES 两个参数，PALETTE 是一个颜色调色板，每个类别都对应一种颜色；CLASSES 是一个类别列表，每个元素对应一个类别。输出是一个 RGB 图像，其中每个像素的颜色根据其对应的类别在 PALETTE 中取得。

其中 out_to_rgb_np 函数是不使用 torchvision.transforms.ToTensor 转换的版本，返回的是 numpy 数组类型的 RGB 图像。而 out_to_rgb 函数则是使用了 ToTensor 转换，返回的是 torch.Tensor 类型的 RGB 图像。