使用obj_transform()要导入什么包

时间: 2023-11-27 14:53:56 浏览: 33
`obj_transform()`是一个自定义函数,不是Python中的内置函数或标准库函数。因此,要使用`obj_transform()`函数,需要先定义或导入包含该函数的模块。 如果您已经定义了`obj_transform()`函数,那么只需在当前脚本或模块中调用该函数即可。如果您需要从其他模块中导入`obj_transform()`函数,则需要使用Python的模块导入机制,通常是通过`import`语句实现。 例如,如果`obj_transform()`函数定义在名为`my_module`的模块中,您可以使用以下语句将其导入到当前模块中: ```python from my_module import obj_transform ``` 然后,您就可以在当前模块中使用`obj_transform()`函数了。
相关问题

声明一个WOEEncoder对象,指定cols=feature_obj,feature_obj中保存了离散型特征的名称,使用fit_transform方法,传入完整数据特征credit,再传入标签列,进行WOE编码。

好的,我可以帮你解答这个问题。首先需要明确WOEEncoder是什么,它是一种基于WOE(Weight of Evidence)的特征编码方法,用于将离散型特征转换为连续型特征,以便在机器学习模型中使用。 在Python中,可以使用WOEEncoder库来实现WOE编码。具体步骤如下: 1. 导入WOEEncoder库: ``` from category_encoders import WOEEncoder ``` 2. 创建WOEEncoder对象,指定cols参数为要进行WOE编码的特征名称列表: ``` encoder = WOEEncoder(cols=feature_obj) ``` 其中,feature_obj是一个保存了离散型特征的名称的列表。 3. 使用fit_transform方法对数据进行WOE编码,传入完整数据特征credit和标签列,得到编码后的特征矩阵: ``` encoded_data = encoder.fit_transform(credit, label) ``` 其中,credit是完整数据特征矩阵,label是标签列。 这样就完成了WOE编码的过程,得到了编码后的特征矩阵encoded_data。

obj.transform.position

obj.transform.position是一个用于获取或设置物体在世界坐标系中的位置的属性。它返回一个Vector3类型的值,包含了物体在x、y和z轴上的坐标值。这个属性可以用于获取物体的当前位置,也可以用于修改物体的位置。引用\[2\]中提到,transform.position是一个值类型,所以对其进行修改时需要先将其赋值给一个新的变量,然后修改这个新变量的值,最后再将新的变量赋值给transform.position来实现位置的修改。 #### 引用[.reference_title] - *1* [unity导入模型的transform.position和外框renderer.center不一样](https://blog.csdn.net/xu20082100226/article/details/50224891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [transform.position坐标更改](https://blog.csdn.net/jjqqwfj/article/details/76359243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Unity3D的四种坐标系](https://blog.csdn.net/luxiaoyu_sdc/article/details/13168497)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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解释这段代码import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()

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