解释代码:split_idxs = _flatten_list(kwargs['splits'])
时间: 2023-04-09 19:04:25 浏览: 142
这段代码的作用是将一个嵌套的列表展开成一个一维的列表。其中,kwargs是一个字典类型的参数,其中包含了一个名为'splits'的键值对,该键值对的值是一个嵌套的列表。_flatten_list是一个函数,它的作用是将嵌套的列表展开成一个一维的列表。split_idxs是一个变量,它的值是调用_flatten_list函数后返回的展开后的一维列表。
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解释一下这段代码,并每一句给出注释:def db_scan_new(mkpts, min_samples=5, max_dst=40): # min_samples = 6 # round(len(mkpt1) * 0.8) # max_dst = 40 # maximum distance between two samples db = DBSCAN(eps=max_dst, min_samples=min_samples).fit(mkpts) labels = db.labels_ # Number of clusters in labels, ignoring noise if present. n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) if n_clusters_ < 1: return None filtered_labels = [x for x in labels if x != -1] unique, counts = np.unique(filtered_labels, return_counts=True) T = 0.2 all_idxs = [] for lbl_idx in np.argsort(counts)[::-1]: if counts[lbl_idx] / counts.max() >= T: idxs = np.argwhere(filtered_labels == lbl_idx).flatten() all_idxs.extend(idxs) all_idxs = np.array(sorted(all_idxs)) dense_mkpts = mkpts[all_idxs] return dense_mkpts
这段代码实现了基于 DBSCAN 算法的密集聚类。以下是每句代码的注释:
```python
def db_scan_new(mkpts, min_samples=5, max_dst=40):
# 定义函数 db_scan_new,该函数接受一个名为 mkpts 的参数,
# 以及两个可选参数 min_samples 和 max_dst,它们分别代表最小样本数和最大距离阈值。
# 默认情况下,min_samples 为 5,max_dst 为 40。
db = DBSCAN(eps=max_dst, min_samples=min_samples).fit(mkpts)
# 使用 DBSCAN 算法进行聚类,其中 eps 参数设置为 max_dst,min_samples 参数设置为 min_samples。
# 将算法应用于 mkpts 数据集,并将结果存储在 db 变量中。
labels = db.labels_
# 获取每个点的聚类标签,存储在 labels 变量中。
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
# 获取聚类数量,但会忽略噪声点(标签为 -1)。
n_noise_ = list(labels).count(-1)
# 获取噪声点数量。
if n_clusters_ < 1:
return None
# 如果聚类数量小于 1,即没有聚类,则返回 None。
filtered_labels = [x for x in labels if x != -1]
# 过滤掉噪声点,得到所有非噪声点的聚类标签。
unique, counts = np.unique(filtered_labels, return_counts=True)
# 统计每个聚类中的点数。
T = 0.2
# 设置一个阈值,用于过滤掉点数过少的聚类。
all_idxs = []
# 存储所有密集聚类的点的索引。
for lbl_idx in np.argsort(counts)[::-1]:
if counts[lbl_idx] / counts.max() >= T:
# 如果该聚类的点数占所有聚类点数的比例大于等于阈值,则将该聚类的点的索引加入 all_idxs。
idxs = np.argwhere(filtered_labels == lbl_idx).flatten()
all_idxs.extend(idxs)
all_idxs = np.array(sorted(all_idxs))
# 对所有密集聚类的点的索引进行排序。
dense_mkpts = mkpts[all_idxs]
# 根据索引获取所有密集聚类的点。
return dense_mkpts
# 返回所有密集聚类的点作为结果。
```
请注释以下每一行代码并且说明整体在做什么import pickle def save_model(model, file_name): """用于保存模型""" with open(file_name, "wb") as f: pickle.dump(model, f) def load_model(file_name): """用于加载模型""" with open(file_name, "rb") as f: model = pickle.load(f) return model def flatten_lists(lists): flatten_list = [] for l in lists: if type(l) == list: flatten_list += l else: flatten_list.append(l) return flatten_list
这段代码定义了三个函数:`save_model`、`load_model` 和 `flatten_lists`。
`save_model` 函数的作用是将传入的模型对象保存到指定的文件中。函数的参数 `model` 是要保存的模型对象,`file_name` 是指定的保存文件名。函数内部使用 `with open` 语句打开指定文件,模式为二进制写入模式("wb"),然后使用 `pickle.dump` 函数将模型对象保存到文件中。
`load_model` 函数的作用是从指定的文件中加载模型对象。函数的参数 `file_name` 是指定的加载文件名。函数内部使用 `with open` 语句打开指定文件,模式为二进制读取模式("rb"),然后使用 `pickle.load` 函数从文件中加载模型对象,并将其赋值给 `model` 变量,最后返回 `model` 变量。
`flatten_lists` 函数的作用是将嵌套列表转换为扁平化的列表。函数的参数 `lists` 是要转换的嵌套列表。函数内部使用 `for` 循环遍历 `lists` 中的所有元素,如果元素是列表类型,则将其扁平化后添加到 `flatten_list` 列表中,否则直接将元素添加到 `flatten_list` 列表中。最后返回 `flatten_list` 列表。
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