for i in predictions: if i ==1: 将下列的代码转换成用python写的 good[j] = abstract[i,:,:] j = j+1 else bad[k] = abstract[i,:,:] k = k+1

时间: 2023-02-25 12:56:18 浏览: 73
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pypc:Python中的预测编码

下面是代码的 Python 版本： ``` j = 0 k = 0 for i in predictions: if i == 1: good[j] = abstract[i, :, :] j += 1 else: bad[k] = abstract[i, :, :] k += 1 ```
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predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析

对于其他列，i在1到31之间时，预测值是前i-1个预测值和训练集中后30+i列数据的平均值的平均值（0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + np.mean(predictions[:i], axis=0))...

test_preds = np.zeros((test_df.shape[0],2)) for i in range(5): test_preds[:, 0] += weights[i] * final_test_predictions[i][:, 0] test_preds[:, 1] += weights[i] * final_test_predictions[i][:, 1] test_preds /= sum(weights) test_preds

然后，对于每一折的预测结果final_test_predictions[i]，将其第一列与第二列分别乘以对应的权重weights[i]，并累加到test_preds的对应列中。最后，将test_preds除以权重和sum(weights)，得到加权平均后的预测概率。...

import re num = 0 for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions): if label == 0 and predicted_label == 0: print('邮件类型:', label_name_map[int(label)]) print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)]) print('文本:-') print(re.sub('\n', ' ', document)) num += 1 if num == 40: break num = 0 for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions): if label == 1 and predicted_label == 0: print('邮件类型:', label_name_map[int(label)]) print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)]) print('文本:-') print(re.sub('\n', ' ', document)) num += 1 if num == 40: break

这段代码是一个简单的循环打印邮件相关信息的代码。下面是代码的解释和注释： python import re num = 0 # 初始化计数器 # 遍历测试语料库(test_corpus)，测试标签(test_labels)和SVM预测结果(svm_tfidf_...

def color_map(ax2, lamx, lamy, lamplot, model_BT, model_weights, Psi_model, cmaplist, terms, label): predictions = np.zeros([lamx.shape[0], terms]) cmap_r = list(reversed(cmaplist)) for i in range(len(model_weights)-1): model_plot = GetZeroList(model_weights) model_plot[i] = model_weights[i] model_plot[-1][i] = model_weights[-1][i] # print(model_plot) Psi_model.set_weights(model_plot) lower = np.sum(predictions,axis=1) if label == 'x': upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() else: upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() im = ax2.fill_between(lamplot[:], lower.flatten(), upper.flatten(), zorder=i+1, alpha=1.0, color=cmap_r[i])

它使用一些输入参数来计算预测值和权重，并将颜色标记映射到每个预测值上。其中ax2是要绘制的坐标轴，lamx和lamy是坐标轴上的网格点，lamplot是要绘制的区域，model_BT是一个模型对象，model_weights是...

# 计算两个样本之间的欧氏距离 def euclidean_distance(sample1, sample2): distance = 0.0 for i in range(len(sample1)-1): distance += (float(sample1[i]) - float(sample2[i]))**2 return math.sqrt(distance) # 根据给定的邻居数量使用KNN算法进行预测 def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class解释这段代码

这段代码实现了一个简单的 k 近邻算法，用于对给定的测试实例进行分类。具体来说，该算法包括以下几个步骤： 1. 定义了一个函数euclidean_distance，用于计算两个样本之间的欧氏距离。该函数接收两个样本作为参数，...

def prepare_for_coco_detection(self, predictions): coco_results = [] for original_id, prediction in predictions.items(): if len(prediction) == 0: continue boxes = prediction["boxes"] boxes = convert_to_xywh(boxes).tolist() scores = prediction["scores"].tolist() labels = prediction["labels"].tolist() coco_results.extend( [ { "image_id": original_id, "category_id": labels[k], "bbox": box, "score": scores[k], } for k, box in enumerate(boxes) ] ) return coco_results

这段代码是一个prepare_for_coco_detection方法，它接受一个预测结果predictions作为输入，并将其转换为COCO API可接受的检测结果格式。 具体步骤如下： 1. 创建一个空列表coco_results，用于存储转换后的...

ROWS = 150 COLS = 150 # # ROWS = 128 # COLS = 128 CHANNELS = 3 def read_image(file_path): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR) return cv2.resize(img, (ROWS, COLS), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度：") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：关！" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：开！" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict if __name__ == '__main__': result = predict() for i in result: print(i)

这段代码是一个使用 VGG 模型进行图片分类的程序。代码中首先定义了图片的尺寸和通道数，然后定义了一个读取图片并进行缩放的函数 read_image。接着定义了一个预测函数 predict，其中加载了之前训练好的 VGG 模型并...

def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class # 从CSV文件中读取数据 def load_data(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) next(csv_reader) # 跳过标题行 for row in csv_reader: dataset.append([float(value) for value in row]) return dataset解释这段代码

这段代码实现了一个简单的k近邻算法，其中包括以下几个步骤： 1. 定义了一个函数knn_predict，该函数接收三个参数：训练集train_set、测试集中的一个实例test_instance和k值。...每一行数据被转换成一个浮点数列表。

# load the original image X, y = loadData() height = y.shape[0] width = y.shape[1] PATCH_SIZE = 25 numComponents = 4 outputs = [] for i in range(height): row_outputs = [] for j in range(width): target = int(y[i, j]) if target == 0: row_outputs.append(0) else: # extract current patch and its label patch = X[i:i+PATCH_SIZE, j:j+PATCH_SIZE] target_patch = y[i:i+PATCH_SIZE, j:j+PATCH_SIZE] # convert patch into the suitable format to feed into model patch_tensor = patch.reshape(1, PATCH_SIZE, PATCH_SIZE, numComponents, 1).astype('float32') # make prediction for the patch using the trained model prediction = model.predict(patch_tensor) prediction = np.argmax(prediction, axis=1) row_outputs.append(prediction + 1) outputs.append(row_outputs) outputs = np.array(outputs) ground_truth = spectral.imshow(classes=y, figsize=(7, 7)) predict_image = spectral.imshow(classes=outputs.astype(int), figsize=(7, 7)) spectral.save_rgb("predictions.jpg", outputs.astype(int), colors=spectral.spy_colors)

首先从数据集中读取原始图像和对应的标签，然后通过循环遍历每一个像素点，提取当前像素点周围的 PATCH_SIZE x PATCH_SIZE 的图像块作为输入，将图像块转化为模型可以处理的格式，使用训练好的模型进行预测，将预测...

File "/tmp/ipykernel_215/1537348064.py", line 24 for prediction in predictions: ^ SyntaxError: invalid character in identifier错哪了

根据你提供的错误信息，错误在于你的代码中的标识符包含了无效的字符。Python标识符只能包含字母、数字和下划线，并且不能以数字开头。 请检查你代码中标识符 predictions 周围是否包含了无效的字符，比如特殊...

def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度：") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：关！" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：开！" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict

它首先加载了预训练的VGG模型，然后遍历指定文件夹中的所有图片，读入图片并将其转换为numpy数组。然后，它使用模型对每个图像进行预测，并将结果存储在一个字典中，其中键是图片路径，值是预测结果（是狗还是猫）。...

def get_region_detections(net_input,w,h,layerw,layerh,layern,netw,neth,outputs,thresh,dets): # get_region_detections # print("get_region_detections begin") predictions = net_input for i in range(0,layerw*layerh): row = i//layerw col = i % layerw for n in range(0,layern): index = n*layerw*layerh+i obj_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0,n*layerw*layerh + i, coords) box_index = entry_index(outputs,layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, 0) mask_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, 4) scale = float(predictions[obj_index]) dets[index].bbox = get_region_box(predictions,layerbias, n, box_index, col, row, layerw, layerh, layerw*layerh) if(scale > thresh):dets[index].objectness=scale else:dets[index].objectness=0 #=================== if(dets[index].mask): for j in range(0,coords-4): dets[index].mask.append(net_output[mask_index + j*layerw*layerh]) class_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, coords+1) #=================== if(dets[index].objectness): for j in range(0,classes): class_index = entry_index(outputs,layerw,layerh, 0, n*layerw*layerh + i,coords + 1 + j) prob_num = scale*predictions[class_index] if(prob_num > thresh):dets[index].prob[j]=prob_num correct_region_boxes(layerw*layerh*layern, w, h,netw,neth,dets)

这段代码是一个获取区域检测结果的函数。其中，输入参数包括神经网络的输入数据net_input、网络的一些参数如宽、高、层数等，以及输出层的结果outputs。函数的主要操作是对输出层进行遍历，对每个区域进行解析并计算...

if merging == 'attention': self.queries = nn.ModuleList([ nn.Conv2d((1<<i)*bc, output_channels, 1) for i in reversed(range(stack_height + 1)) ]) elif merging == 'learned': self.merge_predictions = nn.Conv2d(output_channels*(stack_height+1), output_channels, 1) else: # no merging pass是什么意思

这段代码是根据 merging 参数的不同取值来进行不同的操作。 - 如果 merging 的取值是 'attention'，则创建了一个 nn.ModuleList 类型的对象 self.queries。通过列表推导式，根据 stack_height 的值创建...

解释这段代码： if train: np.random.shuffle(data) self.X_train = data[:, :-10, :] self.y_train = data[:, -10:, 0] # telemetry value is at position 0 else: self.X_test = data[:, :-self.config.n_predictions, :] self.y_test = data[:, -self.config.n_predictions:, 0] # telemetry value is at position 0

这段代码是一个 Python 类中的初始化函数，根据传入的参数 train 和 data 初始化类的成员变量 X_train, y_train, X_test 和 y_test。 如果 train 参数为 True，则先使用 np.random.shuffle() ...

if self.merging == 'attention': queries = [F.interpolate(q(feat), size=(H, W), mode='bilinear', align_corners=True) for q, feat in zip(self.queries, multilevel_features)] queries = torch.cat(queries, dim=1) queries = queries.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) attn = F.softmax(queries, dim=1) predictions = predictions.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) combined_prediction = torch.sum(attn * predictions, dim=1) elif self.merging == 'learned': combined_prediction = self.merge_predictions(predictions) else: combined_prediction = predictions_list[-1]是什么意思

接下来，将predictions和attn分别进行形状变换，将其维度调整为(B, -1, self.output_channels, H, W)。 最后，将注意力权重queries与预测结果predictions按通道进行加权求和，得到最终的融合预测结果combined_...

将这部分代码改为分步循环执行:for obj in tf.classify(net, img, roiL,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) for i in range(len(predictions_list)): print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])) num1=ord(predictions_list[i][0])-48 if predictions_list[i][1]>0.7 and num1==num: uart.write('1') print('11') B0=1 C1=1 C0=0 roiR=(89,77,40,40) for obj in tf.classify(net, img, roiR,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output())) for p in range(len(predictions_list2)): print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1])) num2=ord(predictions_list2[p][0])-48 if predictions_list2[p][1]>0.7 and num2 == num: uart.write('2') print("22") B0=1 C1=1 C0=0

if predictions_list[i][1] > 0.7 and num1 == num: uart.write('1') print('11') B0 = 1 C1 = 1 C0 = 0 # 第二个循环 roiR = (89, 77, 40, 40) for obj in tf.classify(net, img, roiR, min_scale=1, scale_...

def load_data(address): im=io.imread(address) image_list=[] for item in im: row=[] for i in item: row.append([i[0]]) image_list.append(row) array=np.array(image_list) array=array/255 image=np.expand_dims(array,axis=0) return image address_list=['0.jpg','1.jpg','2.jpg','3.jpg','4.jpg','5.jpg','6.jpg','7.jpg','8.jpg','9.jpg'] for address in address_list: image=load_data(address) predictions=model.predict_classes(image) print('图片预测结果：'+str(predictions[0]))

然后，它将图像数据转换为Numpy数组，并在第0维度上扩展维度。最后，它返回处理后的图像数据。 在主程序中，定义了一个地址列表address_list，循环遍历地址列表中的每个地址。对于每个地址，调用load_data函数...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"