edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape)

时间: 2024-02-19 12:01:56 浏览: 74
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对map里面的value进行排序

这段代码的作用是将数据集中的边映射到节点索引上，并存储到一个numpy数组edges中。其中，idx_map是一个字典，用于将节点的原始索引映射到连续的整数索引。edges_unordered是数据集中的边信息，每一行表示一条边连接的两个节点的原始索引。flatten()函数用于将edges_unordered展平成一维数组，map函数用于将展平后的每个元素都通过idx_map映射到连续的整数索引。最后，通过np.array将映射后的整数索引存储到numpy数组edges中，并且reshape函数用于将数组变形成edges_unordered的形状。dtype=np.int32用于指定数组中元素的数据类型为32位整数。
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loc_api_cb.rar_circle edges_radii_them

ensure that we don t accidentally screw up the bounds when the oval is fractional, and the impl computes the center and radii, and uses them to reconstruct the edges of the circle.
rar

choose_best_address.rar_hospital_vertices edges c

数据结构 寻径问题。内容：给定n个村庄之间的交通图，若村庄i和村庄j之间有道路，则将顶点i和顶点j用边连接，边上的权Wij 表示这条道路的长度。现在要从这n个村庄选择一个村庄建一所医院，问这所医院应建在哪个村庄...

请解释以下代码：edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)

3. 利用NumPy的ones函数生成一个长度为edges.shape[0]的一维数组，元素值全为1。使用edges数组中的节点索引和该一维数组中的1值创建一个稀疏的COO格式矩阵，表示邻接矩阵。该矩阵的形状为(n, n)，数据类型为...

idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

然后，通过 idx_map 将节点的序号映射到矩阵中的行列索引，进而生成邻接矩阵 adj。最后，将邻接矩阵 adj 转置并通过 minimum 函数将其限制在0和1之间，最终返回节点特征、映射字典、邻接矩阵和标签。

def load_data(opt): print("Loading {} dataset..." .format(opt.network)) idx_features_labels = np.genfromtxt("{}.content" .format(opt.network), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) #特征 labels = encode_onehot(idx_features_labels[:, -1]) # 类别的one-hot编码 idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}.cites".format(opt.network),dtype=np.float32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.float32).reshape(edges_unordered.shape) # 编码到编号的转换 adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32)

这是一个加载数据的函数，它的输入参数是 opt。函数会根据 opt 中的 network 字段的值来确定要加载哪个数据集。该函数会从文件中读取数据，其中 ".content" 文件包含节点的特征，".cites" 文件包含节点之间的边。...

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从...

# Get train/valid/test indices for all (non unique) edges train_idx = np.where(all_edges_split == 0)[0] valid_idx = np.where(all_edges_split == 1)[0] test_idx = np.where(all_edges_split == 2)[0]解释一下

在这里，np.where(all_edges_split == 0) 返回所有处于训练集的边的索引，np.where(all_edges_split == 1) 返回所有处于验证集的边的索引，np.where(all_edges_split == 2) 返回所有处于测试集的边的索引。...

如果要等价实现下列代码，应该如何更改def edge_detection(image, type): if type == 'roberts': roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]]) roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]]) # roberts 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_x) gradient_y_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_y) edges_roberts = cv2.add(np.abs(gradient_x_roberts), np.abs(gradient_y_roberts)) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]) prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]) # prewitt 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_x) gradient_y_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_y) edges_prewitt = cv2.add(np.abs(gradient_x_prewitt), np.abs(gradient_y_prewitt)) edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt) return edges_prewitt elif type == 'sobel': # Sobel算子 sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) # Sobel 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_x) gradient_y_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_y) edges_sobel = cv2.add(np.abs(gradient_x_sobel), np.abs(gradient_y_sobel)) edges_sobel = np.uint8(edges_sobel) return edges_sobel elif type == 'canny': edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100) return edges else: raise NotImplementedError

edges_roberts = np.abs(gradient_x_roberts) + np.abs(gradient_y_roberts) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-...

import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.filters import sobel from skimage.color import rgb2gray from PIL import Image # 超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 image = Image.open('test.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img_np) # 使用 SLIC 超像素分割算法 segments = slic(img_np, n_segments=num_segments, compactness=10, sigma=1) # 绘制超像素边界线 edge_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 转换为灰度图像 gray_edge_img = rgb2gray(edge_img) # 使用 Canny 边缘检测算法 edges = sobel(gray_edge_img) edge_map = edges > np.mean(edges) # 绘制超像素范围的线 line_map = np.zeros_like(gray_img) for i in range(num_segments): line_map[segments == i] = edge_map[segments == i].max() # 将线绘制到图像上 line_img = np.zeros_like(img_np) line_img[:, :, 0] = line_map line_img[:, :, 1] = line_map line_img[:, :, 2] = line_map result_img = img_np * (1 - line_img) + line_img * np.array([1, 0, 0]) # 显示结果 result_img = (result_img * 255).astype(np.uint8) result_img = Image.fromarray(result_img) result_img.show()上述代码出现问题：alueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

这个错误通常出现在数组大小为 0 的情况下进行最大值操作等规约操作时。在这个代码中，这个错误可能是由于 SLIC 算法的参数设置不当导致超像素数量为 0 引起的。 您可以尝试调整 SLIC 算法的参数，或者更换其他超...

这段代码是什么意思：X = npData[:,:2] Y = torch.tensor(npData[:,2], dtype = torch.float) edgeList = [] Adj = np.zeros((X.shape[0],X.shape[0])) dist = 0.015 size = X.shape[0] for i in range(size): for j in range(size): if i!=j: d = (X[i][0]-X[j][0])**2 + (X[i][1] - X[j][1])**2 if(d<dist): edgeList.append([i,j]) Adj[i][j] = 1 edgeList.append([i,i]) edges = np.array(edgeList) edges = edges.T edges

这段代码的意思是：首先，从npData中提取出前两列，然后从npData中提取出第三列，并使用torch.tensor()函数将其转换成浮点类型。接着，创建一个空列表edgeList，一个全零的二维数组Adj，一个距离常量dist，以及X的...

def tsp_path_planning(points): # TSP路径规划 n = len(points) dist_matrix = cdist(points, points) mst = minimum_spanning_tree(csr_matrix(dist_matrix)).toarray() graph = Graph() for i in range(n): graph.add_node(i) for i in range(n): for j in range(i+1, n): if mst[i, j] != 0: graph.add_edge(i, j, weight=dist_matrix[i, j]) vertex_cover = min_weighted_vertex_cover(graph, weight='weight') odd_vertices = list(vertex_cover) odd_edges = np.zeros((len(vertex_cover), 2)) k = 0 for i in range(n): if i in odd_vertices: odd_edges[k, 0] = i k += 1 closed_tour = np.array(list(vertex_cover) + [vertex_cover[0]]) for i in range(0, len(odd_edges), 2): u, v = int(odd_edges[i, 0]), int(odd_edges[i+1, 0]) min_dist, min_j = np.inf, -1 for j in range(n): if j not in odd_vertices: dist = dist_matrix[u, j] + dist_matrix[v, j] if dist < min_dist: min_dist, min_j = dist, j closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == u)[0][0]+1, min_j) closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == v)[0][0]+1, min_j) odd_vertices.remove(u) odd_vertices.remove(v) return closed_tour这个函数貌似没有删除重复的顶点

是的，你说得没错。...另外，由于TSP问题是NP问题，没有一种简单的算法可以在多项式时间内求解，因此很多TSP路径规划算法都是近似算法或者启发式算法，而不是精确算法，因此允许一定的误差和重复顶点。

def forward(self, inputs): h = inputs edges = "__ALL__" h, edges = self.gat_layers[0](h, edges) h = self.activation(h.flatten(1)) for l in range(1, self.num_layers): h, _= self.gat_layers[l](h, edges, skip=1) h = self.activation(h.flatten(1)) # output projection logits,_ = self.gat_layers[-1](h, edges, skip=1) logits = logits.mean(1) return logits

接下来，定义变量edges为字符串"__ALL__"，这表示所有的边都会参与计算。 然后，通过调用self.gat_layers[0]，将输入特征h和边信息edges传递给第一个GAT层进行计算。这里的GAT层是通过self.gat_layers...

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto') p = (h.max()-h)出现Parameter 'initial' unfilled报错

p0 = np.array([h.max() - h.mean(), h.mean()]) # 使用 curve_fit 函数拟合数据 popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0) 这里，p0 是一个长度为 2 的数组，其中第一个元素是 h.max() - h.mean()...

优化这段代码 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.charts as pyec import numpy as np hist,bin_edges = np.histogram(df['电影评分'], bins = 13) bar = ( Bar() .add_xaxis([str(x) for x in bin_edges[:-1]]) .add_yaxis("评分分布", [float(x) for x in hist], category_gap = 5) .set_global_opts( title_opts = opts.TitleOpts(title = '豆瓣电影TOP250-电影评分分布-直方图', pos_left = "center"), legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False) ) ) bar.render_notebook()

hist, bin_edges = np.histogram(df['电影评分'], bins=13) x_data = [str(x) for x in bin_edges[:-1]] y_data = [float(x) for x in hist] return x_data, y_data def plot_bar(x_data, y_data): bar = ( ...

import open3d as o3d # 读取ply格式的三角网格点云 mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("mesh.ply") # 提取网格边界 boundary_edges = mesh.get_boundary_edges() # 将网格边界保存到ply格式文件中 o3d.io.write_line_set("boundary_edges.ply", boundary_edges)请将提取网格边界的函数换成支持open3d15.1的函数

o3d.io.write_line_set("non_manifold_edges.ply", non_manifold_edges) 注意，get_non_manifold_edges() 函数返回的是一个 LineSet 对象，需要使用 write_line_set() 函数来保存到文件中。如果需要提取...

posEdges = np.array(self.edges)[:,0:3] if self.directed == False: swapped = np.array(self.edges)[:,0:3] swapped[:,1] = posEdges[:,2] swapped[:,2] = posEdges[:,1] posEdges = np.append(posEdges,swapped,axis=0) self.inputPos = posEdges

这段代码是将图的边转化成节点之间的位置坐标。具体来说，代码首先将图的边转化成一个二维数组 posEdges，其中每一行表示一条边，包括起始节点的编号、结束节点的编号和边的权重。如果图是无向图，则会将 ...

map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())的作用

该代码段使用Python的map()函数和字典的get()方法来对edges_unordered中的每个元素进行映射操作。具体地说，它将edges_unordered中的每个元素（即每个顶点）映射为其在idx_map字典中的值（即每个顶点的唯一标识符）...

def process_image(image_path, output_folder): gray = cv2.imread(image_path) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=90) sum_angle = 0 count = 0 if lines is not None: for line in lines: rho, theta = line[0] angle = theta * 180 / np.pi sum_angle += angle count += 1 avg_angle = sum_angle / count rotated_image = rotate_image(gray, avg_angle) filename = os.path.basename(image_path) output_path = os.path.join(output_folder, filename) cv2.imwrite(output_path, rotated_image) def rotate_image(image, angle): height, width = image.shape[:2] center = (width // 2, height // 2) rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height)) return rotated_image input_folder = 'img_out_binary' output_folder = 'rotated_img' os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".JPG"): image_path = os.path.join(input_folder, filename) process_image(image_path, output_folder) 优化程序，使程序可以对图片文件名包含汉字的图片进行处理和保存

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=90) sum_angle = 0 count = 0 if lines is not None: for line in lines: rho, theta = line[0] angle = theta * 180 / np.pi sum_angle += angle...
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在ITSS认证的三级客户支持体系中，服务台工程师扮演着至关重要的角色，他们负责接收和记录客户问题，并提供初步的解决方案和响应。日常工作中，服务台工程师通常需要执行以下任务： 参考资源链接：[ITSS认证：三级客户支持体系详解与项目经理角色](https://wenku.csdn.net/doc/7yvmbjk863?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 问题记录：首先，服务台工程师需要详细记录客户提出的所有问题，确保问题描述清晰完整，并将相关信息录入IT服务管理系统中。 2. 问题分类：根据问题的性质和紧急程度，服务台工程师对问题进行分类，决定是立即解决还是转交给二线专
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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。