box_list = box_list[mask] prob = prob[mask]

这两行代码是在使用 Boolean mask 对数组进行索引，只选择满足条件的元素。

具体来说，假设 `box_list` 和 `prob` 都是一维数组（可以是任意长度），`mask` 也是一维数组，长度与 `box_list` 和 `prob` 相同，其中的每个元素都是布尔值。那么 `box_list[mask]` 和 `prob[mask]` 都是由 `box_list` 和 `prob` 中所有对应位置 `mask` 值为 `True` 的元素组成的新数组。

例如：

import numpy as np

box_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
prob = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
mask = np.array([False, True, True, False, True])

new_box_list = box_list[mask]  # array([2, 3, 5])
new_prob = prob[mask]  # array([0.2, 0.3, 0.5])

这里 `mask` 的第 2、3、5 个元素是 `True`，所以 `new_box_list` 和 `new_prob` 分别由 `box_list` 和 `prob` 中第 2、3、5 个元素组成。

相关问题

解释这段代码action_out = (means, log_stds) log_prob_a = normal_log_density(actions, means_, log_stds_) restore_mask = 1. - (actions_avail == 0).to(self.device).float() log_prob_a = (restore_mask * log_prob_a).sum(dim=-1) old_log_prob_a = (restore_mask * old_log_prob_a).sum(dim=-1)

这段代码是一个用于计算策略概率及其对数概率的过程。具体解释如下：

- 首先，将均值和对数标准差作为输出参数，并将其赋值给变量means和log_stds。
- 接下来，使用给定的动作值、均值和对数标准差计算策略的对数概率密度。
- 然后，根据给定的动作可用性标记，创建一个"restore_mask"张量。这个张量包含一个1或0的值，用于指示每个动作是否可用。如果可用，则值为1，否则为0。
- 然后，将"restore_mask"张量乘以对数概率密度，以过滤不可用的动作，并且将结果沿着最后一个维度求和，以得到策略的对数概率。
- 最后，重复上述过程，但使用旧的对数概率密度，以便在计算策略梯度时使用旧的概率值来比较。这个过程产生的结果赋值给变量old_log_prob_a。

import aip import time import pandas as pd from tqdm import tqdm content_list = [] positive_prob_list = [] negative_prob_list = [] def sentiment_classify(txt): client_appid = '34468201' client_ak = 'U3tHxNzzm3z89wXRpjSswVv3' client_sk = 'qlbLtgMcUg75Mmfd4ei1puzLXPpNgDfC' my_nlp = aip.nlp.AipNlp(client_appid, client_ak, client_sk) results = my_nlp.sentimentClassify(txt) positive_prob = results['items'][0]['positive_prob'] negative_prob = results['items'][0]['negative_prob'] content_list.append(txt) positive_prob_list.append(positive_prob) negative_prob_list.append(negative_prob) return positive_prob df = pd.read_excel('/Users/26921/Desktop/shuju/20000-30000.xlsx') txt_content = df["content"] positive_times = 0 negative_times = 0 for txt in tqdm(txt_content): if sentiment_classify(txt) > 0.5: positive_times += 1 else: negative_times += 1 df_res = pd.DataFrame({"content": content_list, "positive_prob":positive_prob_list, "negative_prob":negative_prob_list}) df_res.to_excel("/Users/26921/Desktop/shuju/20000-30000(2).xlsx") print("分析完成，正向{}条，负向{}条!".format(positive_times, negative_times))优化这段代码，使其出现'items'错误时，跳过错误继续执行程序

要优化这段代码，可以在 `sentiment_classify()` 函数中使用异常处理语句，避免出现 'items' 错误时程序崩溃。以下是修改后的代码：

import aip
import time
import pandas as pd
from tqdm import tqdm

content_list = []
positive_prob_list = []
negative_prob_list = []

def sentiment_classify(txt):
    client_appid = '34468201'
    client_ak = 'U3tHxNzzm3z89wXRpjSswVv3'
    client_sk = 'qlbLtgMcUg75Mmfd4ei1puzLXPpNgDfC'
    my_nlp = aip.nlp.AipNlp(client_appid, client_ak, client_sk)

    try:
        results = my_nlp.sentimentClassify(txt)
        positive_prob = results['items'][0]['positive_prob']
        negative_prob = results['items'][0]['negative_prob']

        content_list.append(txt)
        positive_prob_list.append(positive_prob)
        negative_prob_list.append(negative_prob)
        return positive_prob

    except:
        print("分析出错：", txt)
        return None

df = pd.read_excel('/Users/26921/Desktop/shuju/20000-30000.xlsx')
txt_content = df["content"]

positive_times = 0
negative_times = 0

for txt in tqdm(txt_content):
    if sentiment_classify(txt) is not None:
        if sentiment_classify(txt) > 0.5:
            positive_times += 1
        else:
            negative_times += 1

df_res = pd.DataFrame({"content": content_list, "positive_prob":positive_prob_list, "negative_prob":negative_prob_list})
df_res.to_excel("/Users/26921/Desktop/shuju/20000-30000(2).xlsx")

print("分析完成，正向{}条，负向{}条!".format(positive_times, negative_times))

在修改后的代码中，我们在 `sentiment_classify()` 函数中使用了 try-except 语句。如果出现 'items' 错误，程序会跳过当前循环并打印出错信息，然后继续执行下一次循环。同时，在主函数中调用 `sentiment_classify()` 函数时，我们增加了一个判断，如果返回值为 None，则不执行后续的判断语句，而是直接跳过当前循环。这样就避免了出现错误时程序崩溃的问题。