np.array([float(i) for i in line.split()])

时间: 2024-05-27 18:14:27 浏览: 113
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numpy.arrayh函数简介(博客资源备份)

This line of code takes a string `line` that contains space-separated numeric values, converts each value to a floating-point number using a list comprehension, and then creates a NumPy array from the resulting list of floats using the `np.array()` function. For example, if `line` is `"1.0 2.5 3.7"`, the code will create the NumPy array `array([1. , 2.5, 3.7])`.
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解释这行代码 LineData[i,:] = np.array([float(i) for i in line.split()])

具体来说，首先将一行字符串通过split()方法按照空格分割成单个数字字符串，然后使用列表推导式将字符串转化为浮点数，并将它们存储在一个一维Numpy数组中。最后，将这个数组赋值给名为LineData的二维Numpy数组中的...

np.array([np.array(list(map(float,box.split(',')))) for box in line[1:]])

具体来说，它使用np.array()函数将一个列表转换为NumPy数组，该列表是通过使用split()函数将一个字符串按逗号分隔后得到的。在此之前，还使用了map()函数将字符串元素转换为浮点数。整个代码片段使用了一个列表推导...

K = np.array([[97981909.8521,0,914.5],[0,97956658.9519,64.5],[0,0,1]]) D = np.array([0,0,-0,-0,0]) #外参矩阵R和T R是旋转矩阵 R = np.array([[1,-0,0],[-0,1,0],[-0,-0,1]]) T = np.array([-4.3939,-2.891,589187.672]) extrinsic = np.hstack((R, T.reshape(3, 1))) # 投影矩阵 P P = K.dot(np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))) np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(P) with open('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt','r') as f: lines = f.readlines() dimiandian = [line.strip().split() for line in lines] doc_dimiandian = np.array([[float(x),float(y),float(z)]for x,y,z in dimiandian]) camera_point =extrinsic.dot(doc_dimiandian) pixel_point =P.dot(camera_point) u = pixel_point[0] / pixel_point[2] v = pixel_point[1] / pixel_point[2] print(u,v)这段代码如何优化可以将地面点坐标算出所对应的像素行列号

K = np.array([[97981909.8521, 0, 914.5], [0, 97956658.9519, 64.5], [0, 0, 1]]) # 外参矩阵R和T R = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) T = np.array([-4.3939, -2.891, 589187.672]) extrinsic...

逐行解释import numpy as np np.random.seed(0) X_train_fpath = './data/X_train' Y_train_fpath = './data/Y_train' X_test_fpath = './data/X_test' output_fpath = './output_{}.csv' # Parse csv files to numpy array with open(X_train_fpath) as f: next(f) X_train = np.array([line.strip('\n').split(',')[1:] for line in f], dtype = float) with open(Y_train_fpath) as f: next(f) Y_train = np.array([line.strip('\n').split(',')[1] for line in f], dtype = float) with open(X_test_fpath) as f: next(f) X_test = np.array([line.strip('\n').split(',')[1:] for line in f], dtype = float)

其中，line.strip('\n').split(',')[1:]用于去除行末的换行符并按逗号分隔每个数据项，然后取第二个及其后面的数据项作为特征数据。最后，使用np.array函数将读取到的数据转换为NumPy数组，并将数据类型设置为...

def loadDataSet(fileName): dataMat = [] labelMat = [] fr =open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split(',') fltLine = list(map(float,curLine[1:])) #将字符list转换为float list dataMat.append(fltLine) labelLine = int(curLine[0]) labelMat.append(labelLine) return np.array(dataMat),np.array(labelMat) #返回numpy数组

然后将除标签外的特征值转换为float类型的list，用list(map(float,curLine[1:]))实现。接着将特征值的list加入到数据集list（dataMat）中，将标签加入到标签集list（labelMat）中。最后将数据集和标签集转换为numpy...

import numpy as np import open3d as o3d data = [] with open('E:/radar_dataset_astyx-main/dataset_astyx_demo/radar_hires1/000000.txt', 'r') as file: for line in file: line = line.strip().split(' ') data.append([float(x) for x in line]) point_cloud = o3d.geometry.PointCloud() point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, :3]) point_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, 3:6]) o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud])发生异常: ValueError could not convert string to float: '' File "E:\迅雷下载\serial-port-to-database-master\import open3d as o3d.py", line 7, in data.append([float(x) for x in line]) File "E:\迅雷下载\serial-port-to-database-master\import open3d as o3d.py", line 7, in <module> data.append([float(x) for x in line]) ValueError: could not convert string to float: ''

在你的代码中，异常是因为在循环结束后才执行了data.append([float(x) for x in line])这一行，导致line变量的值为空字符串。解决这个问题的方法是将data.append()放在循环内部。 以下是修正后的代码示例： ...

k = 3 rnd = 0 ROUND_LIMIT = 10 THRESHOLD = 1e-10 melons = [] clusters = [] f = open('melons.txt', 'r') for line in f: melons.append(np.array(line.split(' '), dtype = np.string_).astype(np.float64)) mean_vectors = random.sample(melons, k) while True: rnd += 1 change = 0 clusters = [] for i in range(k): clusters.append([]) for melon in melons: c = np.argmin( list(map( lambda vec: np.linalg.norm(melon - vec, ord = 2), mean_vectors)) ) clusters[c].append(melon) for i in range(k): new_vector = np.zeros((1,2)) for melon in clusters[i]: new_vector += melon new_vector /= len(clusters[i]) change += np.linalg.norm(mean_vectors[i] - new_vector, ord = 2) mean_vectors[i] = new_vector if rnd > ROUND_LIMIT or change < THRESHOLD: break print('最终迭代%d轮'%rnd) colors = ['red', 'green', 'black'] for i, col in zip(range(k), colors): for melon in clusters[i]: plt.scatter(melon[0], melon[1], color = col) plt.show()

这段代码是 K-means 聚类算法的实现，它的作用是将 melons.txt 文件中的数据分成 k 个簇。其中，k=3 表示聚成三个簇，ROUND_LIMIT=10 表示最多迭代十次，THRESHOLD=1e-10 表示当簇中心向量的变化小于 1e-10 时停止...

def readFile(filename): with open(filename, 'r') as file: lines = file.readlines() # 整行读取数据 columns = len(lines[0].split(' ')) line = lines[0].split(' ') if line[-1]=='\n': columns=columns-1 rows = len(lines) if rows==0: print('file is empty') array = [] else: if columns==1: array=[] for i in range(rows): num = float(lines[i]) if num-int(num)==0: array.append(int(num)) else: array.append(num) array = np.array(array) else: array = np.zeros((rows,columns)) #print(rows,columns,array.shape) for i in range(rows): line = lines[i].split(' ') for j in range(columns): num = float(line[j]) if num-int(num)==0: array[i,j] = int(num) else: array[i,j] = num file.close() return array

这段代码是用来从文件中读取数据并生成数组的函数。它的参数是一个文件名，并使用“with”语句打开文件。函数首先使用“readlines()”方法一次性读取整个文件的内容，并将其存储在“lines”列表中。...

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexZ[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist())

这段代码是Python语言编写的，定义了一个名为getBreathingCurve的函数，参数包括vxpPath：vxp文档的路径，scanTimes：扫描次数，isplot：是否画图，默认为0，即不绘制图像。该函数的主要功能是读取vxp文档中的信息，...

x = np.array(df['x']) y = np.array(df['y']) z = np.array(df['z'])改写代码成为读文件中的第一列第二列第三列

for line in lines: data = line.strip().split() # 去除空格并按空格分割 x.append(float(data[0])) y.append(float(data[1])) z.append(float(data[2])) # 转换为 numpy 数组 x = np.array(x) y = np.array(y...

import numpy as np import open3d as o3d data = [] with open('E:\radar_dataset_astyx-main\dataset_astyx_demo\radar_hires1\000000.txt', 'r') as file: for line in file: line = line.strip().split(' ') data.append([float(x) for x in line]) point_cloud = o3d.geometry.PointCloud() point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, :3]) point_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, 3:6]) o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud_filtered])未定义“point_cloud_filtered”

抱歉，我在之前的回答中犯了一个错误。我在代码的最后一行中引用了一个不存在的变量point_cloud_filtered。请将最后一行的代码更正如下： python o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud]) ...

Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 17, in <module> centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] File "mtrand.pyx", line 903, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken。import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist # 读取POSCAR文件 with open('69_POSCAR', 'r') as f: lines = f.readlines() # 提取晶格矢量和C原子坐标 lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)]) coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]]) # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] # 初始化聚类中心 n_clusters = 3 centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] # 迭代聚类 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个C原子到聚类中心的距离 distances = cdist(C_coords, centers) # 分配聚类标签 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(n_clusters): centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0) # 输出聚类结果和聚类中心 print('C原子聚类结果：') for i in range(len(C_coords)): print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})，聚类标签：{}'.format( i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1)) print('聚类中心：') for i in range(len(centers)): print('聚类{}中心：({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))。修改代码。

coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]]) # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] # 检查C_coords数组是否为空 if C_coords.size == 0: print("没有...

import numpy as np # 打开文件 with open('example.txt', 'r') as f: # 读取文件内容 content = f.readlines() # 将每行数据转化为一维数组 arr = [list(map(float, line.strip().split())) for line in content] # 将一维数组转化为矩阵 matrix = np.array(arr) # 输出矩阵 print(matrix)

这段代码是将一个 txt 文件中的数据读取...接着，使用列表推导式和 map() 函数将每行数据转化为一维数组，再通过 NumPy 库的 array() 方法将一维数组转化为矩阵。 最后，使用 print(matrix) 输出转化后的矩阵。

IndexError Traceback (most recent call last) Input In [5], in <cell line: 10>() 11 for line in f: 12 data = line.strip().split('\t') ---> 13 X.append([ float(data[1])],float(data[0])) 14 y.append(int(data[2])) 15 X = np.array(X) IndexError: list index out of range这个怎么办

2.在 X.append([ float(data[1])],float(data[0])) 这一行中，你可能想要将 float(data[1]) 和 float(data[0]) 分别添加到一个列表中作为 X 的一个元素，但是你的代码中的括号不正确。你可以尝试将该行代码改...

embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

这段代码的作用是什么？ 这段代码的作用是根据预训练词向量文件（pretrain_dir）对词向量进行初始化，然后将初始化后的词向量保存到文件中（即filename_trimmed_dir所指定的文件）。首先，代码使用numpy库生成一个...
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