np.logical_and

时间: 2023-08-15 10:07:40 浏览: 133
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cms-theme-logical_jp:“ Logical_jp”是一个主题，旨在为日本中小型企业网站提供最合适的设计和组成。

`np.logical_and` 是 NumPy 库中的一个函数，用于逐元素执行逻辑 AND 操作。它接受两个数组作为输入，并返回一个数组，其中每个元素都是对应位置上两个输入数组元素进行逻辑 AND 操作的结果。 例如，执行 `np.logical_and([True, False, True], [True, True, False])` 将返回 `[True, False, False]`。 此外，`np.logical_and` 还可以接受更多的输入数组，以执行逻辑 AND 操作的广播。
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np.logical_and.reduce

b'np.logical_and.reduce'是NumPy库中的一个函数，它可以将一个数组中的元素逻辑与操作后得到一个结果。其中，np表示导入的NumPy库，logical_and表示逻辑与操作，reduce表示将数组中的元素进行某种操作得到一个结果...

np.logical_and参数解释

np.logical_and是numpy库中的一个逻辑函数，用于对两个输入数组进行逻辑与操作。其参数解释如下： - x1, x2: 数组或标量。这两个参数是进行逻辑与操作的输入数组，它们必须具有相同的形状或能够广播到相同的形状。 ...

np.logical_and用法解析

np.logical_and 是 Numpy 中的一个函数，用于对两个布尔型数组进行逻辑与操作。它的用法是： np.logical_and(x1, x2) 其中 x1 和 x2 是两个布尔型数组。该函数会对 x1 和 x2 中对应位置的元素...

np.logical_and(instance_np >= OBJ_ID * 1000, instance_np < (OBJ_ID + 1) * 1000)

这行代码使用了NumPy库中的逻辑与函数logical_and，其作用是对输入的两个布尔类型数组进行逐元素与操作，返回一个新的布尔类型数组。其中，第一个数组的元素是instance_np >= OBJ_ID * 1000的结果，第二个数组的...

intersection = np.sum(np.logical_and(pred == True, target == True)) union = np.sum(np.logical_or(pred == True, target == True)) miou = intersection / (union + epsilon)

首先，np.logical_and(pred == True, target == True)会返回一个布尔型数组，其中元素为True的位置表示预测结果和真实标签都为正类（即预测正确）。np.sum()会对这个数组求和，得到正类的数量。同理，np.logical_or...

idxes = np.where(np.logical_and(y >= low_range, y < high_range))[0]

具体来说，np.logical_and(y >= low_range, y < high_range) 会返回一个布尔型数组，表示 y 中哪些元素在指定范围内，然后 np.where() 函数会返回这些元素在 y 中的下标索引。最后的 [0] 是为了只返回下标索引的第一...

mask_box = np.zeros_like(mask_k) mask_box = cv2.drawContours( mask_box, [box.astype(int)], 0, 255, cv2.FILLED) mask_c = np.logical_and(mask_box == 255, mask_k == 255)

这段代码的作用是利用旋转bounding box来对二值掩膜进行裁剪，具体来说，它执行了以下几个步骤： 1.创建一个和原始掩膜大小相同的全零数组mask_box；...逻辑运算np.logical_and用于对数组进行逐元素的与运算。

top = 2 * np.sum(np.logical_and(array1 == label, array2 == label))这段代码什么意思

首先，np.logical_and(array1 == label, array2 == label) 是用来找到在array1和array2中都等于label的位置，返回一个布尔数组。 然后，np.sum()是用来将布尔数组中True的元素相加，得到True的数量。 最后，...

def getPairs(id): label_root = kittiRoot + "instances/" + id image_root = label_root.replace('instances', 'images') image_list = make_dataset(image_root, suffix='.png') image_list.sort() label_list = make_dataset(label_root, suffix='.png') label_list.sort() imgs_list = [] # filter out images with no cars for ind, image_path in enumerate(image_list): label_path = label_list[ind] label = np.array(Image.open(label_path)) plt.imshow(label) plt.show() # for car #mask = np.logical_and(label >= label_id * 1000, label < (label_id + 1) * 1000) mask = np.logical_and(label > 0,label < 3) obj_ids = np.unique(label[mask]).tolist() if len(obj_ids) < 1: continue imgs_list.append('/'.join(image_path.split('/')[-2:])) return imgs_list

这段代码的作用是从指定路径下的标签图像和相应的原始图像中，筛选出含有车辆的图像，并返回这些图像的路径列表。具体实现过程如下： 1. 根据指定的参数 id，生成标签图像和原始图像的路径。 ...

# 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask]

这段代码是用于获取点云数据中的可行驶区域、路沿和车道线三部分点云数据的。 首先，将点云数据中所有不为-1的点都视为可行驶区域，使用布尔数组 drivable_mask 来表示点云数据中可行驶区域点的位置。...

mask = np.logical_and(prev_band==0, next_band==0, curr_band==-2)这句话什么意思

这段代码使用了numpy库中的函数logical_and，用于逻辑与操作。其中，prev_band、next_band和curr_band是三个numpy数组，使用==运算符比较它们的元素是否相等，得到一个元素值为True或False的新的numpy数组。然后，...

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)

这段代码是一个基于群体智能的仿真模型，用于模拟粒子的运动行为。该模型使用numpy和matplotlib库来实现。主要步骤包括： 1. 设置模拟参数：定义粒子数、最大速度、最大受力、邻域半径、分离距离、对齐距离、凝聚...

import netCDF4 as nc import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt filename = r'C:\Users\24759\.spyder-py3\wrfout_d01_2020-08-20_02_00_00 (1)' data = nc.Dataset(filename) temperature = data.variables['T'][:] qrain = data.variables['QRAIN'][:] qcloud= data.variables['QCLOUD'][:] subzero_temperature = temperature < 273 overcooled_water = np.logical_and(subzero_temperature, np.logical_or(qcloud > 0, qrain > 0)) t_2d = temperature[0, 0, :, :] overcooled_water_grid = np.zeros_like(t_2d, dtype=bool) overcooled_water_grid[overcooled_water[0, 0, :, :]] = True x = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[1]) y = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[0]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) cf = ax.contourf(x, y, t_2d, cmap='coolwarm') cbar = plt.colorbar(cf) ax.contour(x, y, overcooled_water_grid, colors='green', linewidths=1) ax.set_title("Temperature and Overcooled Water Distribution") ax.set_xlabel("Longitude") ax.set_ylabel("Latitude") cbar.ax.set_ylabel('Temperature (K)', rotation=270, labelpad=15) plt.show()在这段代码的基础上画出（100，25）到（120，36）的航线图

overcooled_water = np.logical_and(subzero_temperature, np.logical_or(qcloud > 0, qrain > 0)) t_2d = temperature[0, 0, :, :] overcooled_water_grid = np.zeros_like(t_2d, dtype=bool) overcooled_water_...

# 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask]

- np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] ) 表示将两个条件用逻辑与运算符连接起来，获取同时满足这两个条件的点。 - curb_mask 是一个布尔数组，表示哪些点满足这两个条件，即路边的点。 - curb_points ...

# 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask]

这段代码是用来获取车道线点云数据的。...最后，使用 np.logical_and 函数将这两个条件合并，并将结果存储在 line_mask 中。最终，使用 line_mask 来选择点云中的车道线点云，并将其存储在 line_points 中。

data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])]与data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])][:,-1]的区别

第一个代码片段 data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])] 是在选择 data 数据中，满足条件 data[:,1]==lines[i,0] 和 data[:,2]==lines[i,1] 的行。也就是说，它返回的是一个二...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MaxNLocator # 创建画布和子图对象 fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), dpi=100) # 绘制折线图 ax.plot(x, y) # 绘制平均值线 #ax.axhline(y=-650, color='r', linestyle='--',label='流域整体物质平衡=-650mm w.e.') # 添加阴影带 start_year = 2006 end_year = 2016 mask = np.logical_and(years >= start_year, years <= end_year) years_to_plot = years[mask] ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='yellow',label='Brun et al.2017') ax.axhline(-680, color='yellow', linestyle='--',xmin=0.65, xmax=0.89) start_year_2 = 2000 end_year_2 = 2014 mask_2 = np.logical_and(years >= start_year_2, years <= end_year_2) years_to_plot_2 = years[mask_2] ax.fill_between(years_to_plot_2, -790-110, -790+110, alpha=0.2, color='green',label='Wu et al.2018') ax.axhline(-790, color='green', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.840) start_year_3 = 2000 end_year_3 = 2018 mask_3 = np.logical_and(years >= start_year_3, years <= end_year_3) years_to_plot_3 = years[mask_3] ax.fill_between(years_to_plot_3, -540-160, -540+160, alpha=0.2, color='blue',label='Shean et al.2020') ax.axhline(-540, color='blue', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.93) start_year_4 = 2000 end_year_4 = 2019 mask_4 = np.logical_and(years >= start_year_4, years <= end_year_4) years_to_plot_4 = years[mask_4] ax.fill_between(years_to_plot_4, -580-220, -580+220, alpha=0.2, color='red',label='Hugonnet et al.2021') ax.axhline(-580, color='red', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.957) # 设置 x 轴标签和标题 ax.set_xlabel('年份',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_ylabel('物质平衡(mm w.e.)',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_title('图8 帕隆藏布流域1980-2019物质平衡',fontproperties=font_prop,fontsize=14,y=-0.17) # 强制显示整数刻度 ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True)) # 添加网格 ax.grid(True, which='major', linestyle='--') # 将坐标轴的刻度字体大小设置为12 ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # 添加图例 ax.legend(fontsize=24,loc='lower left',prop=font_prop) # 设置图形的边距 plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show()

该代码是用Python中的matplotlib库绘制折线图，并添加了四个阴影带，代表不同研究者的数据范围。其中，ax.plot(x, y)用于绘制折线图，ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='...

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