解释normalize = np.arange(2*data.shape[1],dtype='float64')
时间: 2024-01-24 07:04:53 浏览: 24
normalize = np.arange(2*data.shape[1], dtype='float64')创建一个numpy数组,该数组具有data数组的两倍大小,数组中的每个元素都是float64类型。其中,np.arange()函数用于创建等差数组,其参数为数组的长度和数据类型。对于该语句中的data.shape[1],data是一个二维数组,它返回数组的列数。因此,这个数组的长度是data数组的列数的两倍。这个数组的作用是用于数据归一化处理。
相关问题
def focusPsf(psf, thresh): x = np.linspace(0, 1, psf.shape[0]) y = np.linspace(0, 1, psf.shape[1]) col, row = np.meshgrid(x, y) # Don't have to normalize as psf should already be normalized cen_row = np.uint8(np.sum(row * psf)) cen_col = np.uint8(np.sum(col * psf)) temp_sum = 0 radius = 0 psf /= np.sum(psf) while temp_sum < thresh: radius += 1 return_psf = psf[cen_row-radius:cen_row+radius+1, cen_col-radius:cen_col+radius+1] temp_sum = np.sum(return_psf) #print(temp_sum) #print(radius, temp_sum) return return_psf, cen_row, cen_col
这是一个用于对点扩散函数(PSF)进行处理的函数。它的输入是一个PSF和一个阈值,输出是一个在阈值条件下聚焦于PSF中心的PSF,以及PSF中心点的行和列坐标。
该函数的实现过程如下:
- 首先,通过np.linspace()函数生成了x和y轴的网格点col和row。
- 然后,通过np.sum()函数计算了PSF的中心点的行和列坐标。
- 接着,将PSF除以其总和,以归一化PSF。
- 然后,使用while循环计算半径,直到PSF的总和大于等于阈值。
- 最后,返回在阈值条件下聚焦于PSF中心的PSF以及PSF中心点的行和列坐标。
需要注意的是,该函数中的np.uint8()函数将浮点数转换为无符号8位整数,这可能会导致精度损失。
Img = np.float32(normalize(Img)) ISource = torch.Tensor(Img)
这段代码中,首先将Img进行归一化处理,然后将其转换为一个torch张量对象ISource。normalize函数的作用是将数据进行归一化处理,将其缩放到[0,1]的范围内(或者是[-1,1]的范围内),以便更好地进行模型训练。而将其转换为torch张量对象,则是为了将数据传递给PyTorch模型进行训练或推理。
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