# Convert positions to integer indices geometry_b = ((geometry[b] - (self.bev_start_position - self.bev_resolution / 2.0)) / self.bev_resolution) geometry_b = geometry_b.view(N, 3).long()

时间: 2024-03-31 18:34:21 浏览: 55
这段代码的作用是将一个三维空间中的坐标位置转化为整数索引,其中geometry是一个形状为(N,3)的张量,表示N个三维位置向量,self.bev_start_position和self.bev_resolution分别表示三维空间的起始位置和分辨率。首先,将geometry张量中的每个位置向量减去起始位置并除以分辨率,得到的结果是一个新的形状为(N,3)的张量geometry_b,其中每个元素表示对应位置向量在三维离散空间中的位置。然后,将geometry_b张量的数据类型转换为整型,得到的结果是一个新的形状为(N,3)的整型张量,表示N个三维位置向量在离散空间中的整数索引。
相关问题

# Convert positions to integer indices geometry_b = ((geometry[b] - (self.bev_start_position - self.bev_resolution / 2.0)) / self.bev_resolution) geometry_b = geometry_b.view(N, 3).long()这段代码什么意思?

这段代码的主要作用是将位置坐标转换为整数索引。具体地说,它将给定的三维坐标减去一个偏移量,然后除以一个分辨率值,以得到一个新的三维坐标。这个新坐标的每个维度都被转换为整数类型,并被视为一个三元组的索引。最后,这些索引被视为一个形状为`(N, 3)`的张量,并被转换为长整型类型。 其中,`geometry[b]`是一个形状为`(3,)`的一维张量,表示一个三维坐标。`self.bev_start_position`和`self.bev_resolution`分别是偏移量和分辨率值。`N`表示张量的批量大小,即张量中有多少个坐标需要进行转换。

Convert positions to integer indices geometry_b = ((geometry[b] - (self.bev_start_position - self.bev_resolution / 2.0)) / self.bev_resolution)这段代码中geometry是三维点坐标,b是指batch

是的,您说的是正确的,geometry是三维点坐标,b是指batch,这段代码是将每个点的三维坐标转换为在二维栅格中的整数索引。具体来说,它首先将每个点的坐标减去一个起始位置(bev_start_position)并除以一个分辨率(bev_resolution),然后将结果取整(转换为整数类型),得到在栅格中的相对位置。这样做的目的是将点的坐标转换为栅格中的整数索引,以便于后续处理。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 num_boids = 50 # 粒子数 max_speed = 0.03 # 最大速度 max_force = 0.05 # 最大受力 neighborhood_radius = 0.2 # 邻域半径 separation_distance = 0.05 # 分离距离 alignment_distance = 0.1 # 对齐距离 cohesion_distance = 0.2 # 凝聚距离 # 初始化粒子位置和速度 positions = np.random.rand(num_boids, 2) velocities = np.random.rand(num_boids, 2) * max_speed # 模拟循环 for i in range(1000): # 计算邻域距离 distances = np.sqrt(np.sum(np.square(positions[:, np.newaxis, :] - positions), axis=-1)) neighbors = np.logical_and(distances > 0, distances < neighborhood_radius) # 计算三个力 separation = np.zeros_like(positions) alignment = np.zeros_like(positions) cohesion = np.zeros_like(positions) for j in range(num_boids): # 计算分离力 separation_vector = positions[j] - positions[neighbors[j]] separation_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < separation_distance separation_vector = separation_vector[separation_distance_mask] separation[j] = np.sum(separation_vector, axis=0) # 计算对齐力 alignment_vectors = velocities[neighbors[j]] alignment_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < alignment_distance alignment_vectors = alignment_vectors[alignment_distance_mask] alignment[j] = np.sum(alignment_vectors, axis=0) # 计算凝聚力 cohesion_vectors = positions[neighbors[j]] cohesion_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < cohesion_distance cohesion_vectors = cohesion_vectors[cohesion_distance_mask] cohesion[j] = np.sum(cohesion_vectors, axis=0) # 计算总受力 total_force = separation + alignment + cohesion total_force = np.clip(total_force, -max_force, max_force) # 更新速度和位置 velocities += total_force velocities = np.clip(velocities, -max_speed, max_speed) positions += velocities # 绘制粒子 plt.clf() plt.scatter(positions[:, 0], positions[:, 1], s=5) plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) plt.pause(0.01)

修改代码,错误如下:File "structure_analysis4.py", line 33, in <module> indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) TypeError: neighbor_list() got an unexpected keyword argument 'bothways'。。from ase import io from ase.build import sort from ase.visualize import view from ase.neighborlist import neighbor_list import numpy as np from ase import Atoms # 加载两个POSCAR文件 pos1 = io.read('POSCAR1') pos2 = io.read('POSCAR2') # 指定原子种类 atom_type = 'C' # 获得第一个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] #positions1 = sort(pos1.get_positions()[indices1]) indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] positions1 = pos1.get_positions()[indices1] atoms1 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions1), positions=positions1) sorted_atoms1 = sort(atoms1) # 获得第二个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] #positions2 = sort(pos2.get_positions()[indices2]) indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] positions2 = pos2.get_positions()[indices2] atoms2 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions2), positions=positions2) sorted_atoms2 = sort(atoms2) # 计算两个位置列表之间的距离矩阵 cutoff = 5.0 # 距离截断半径 indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix1 = np.zeros((len(positions1), len(positions1))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices1 and j in indices1: dist_matrix1[indices1.index(i), indices1.index(j)] = d indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos2, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix2 = np.zeros((len(positions2), len(positions2))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices2 and j in indices2: dist_matrix2[indices2.index(i), indices2.index(j)] = d # 计算两个距离矩阵之间的相似性 similarity = 1.0 - np.abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.size print('Structure similarity: ', similarity)

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