if axis == 1 : _wrench.append(transframe.AdT(self.jointfrc[i][axis-1].force)) self._Fy.append(-_wrench[i].Frc().Y()) self._Fz.append(-_wrench[i].Frc().Z() + _GearMass[axis-1]) self._Mx.append(-_wrench[i].Trq().X() - self.Fy[i]*_Gearwidth[axis-1] ) self._My.append(-_wrench[i].Trq().Y() - self.Fx[i]*_Gearwidth[axis-1] ) self._Mz.append(-_wrench[i].Trq().Z()) 能帮我解释一下上述代码吗

时间: 2023-11-02 12:05:05 浏览: 37
这段代码是一个 Python 函数的一部分,它将一个力矢量转换为一个扭矩矢量,并将计算出的扭矩矢量和其他相关量添加到一些列表中。下面是代码中各行的解释: - 第一行:如果变量"axis"的值为1,则执行下面的代码。否则,跳过这个代码块。 - 第二行:将从"jointfrc"列表中取出的一个元素(索引为i)中的力矢量(索引为axis-1)传递给名为"transframe.AdT"的函数,将其转换为一个扭矩矢量,并将其添加到名为"_wrench"的列表中。 - 第三行:将"_wrench"列表中第i个元素的力矢量的Y分量的相反数添加到名为"_Fy"的列表中。注意,这里的i是上面代码中使用的同一个索引。 - 第四行:将"_wrench"列表中第i个元素的力矢量的Z分量的相反数加上"_GearMass"列表中第axis-1个元素的值,并将结果添加到名为"_Fz"的列表中。 - 第五行:将"_wrench"列表中第i个元素的扭矩矢量的X分量的相反数减去"_Fy"列表中第i个元素的值乘以"_Gearwidth"列表中第axis-1个元素的值,并将结果添加到名为"_Mx"的列表中。 - 第六行:将"_wrench"列表中第i个元素的扭矩矢量的Y分量的相反数减去"_Fx"列表中第i个元素的值乘以"_Gearwidth"列表中第axis-1个元素的值,并将结果添加到名为"_My"的列表中。 - 第七行:将"_wrench"列表中第i个元素的扭矩矢量的Z分量的相反数添加到名为"_Mz"的列表中。 需要注意的是,这段代码中还有一些变量(如"_Fx"和"_Gearwidth"),它们的值不在这段代码中给出,需要在其他地方进行定义。此外,这段代码中的各个计算都是基于向量和矩阵运算的,具体实现可能还需要一些其他的辅助函数。

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修改下面代码,另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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