tqdm如何添加注释

时间: 2023-07-01 11:09:44 浏览: 38
要在 tqdm 进度条中添加注释,可以使用 `tqdm.write()` 函数。这个函数可以将一条消息写入到 tqdm 进度条的下方。 以下是一个示例: ```python from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(10), desc="Processing..."): time.sleep(0.5) if i == 5: tqdm.write("Halfway done!") ``` 在这个示例中,我们使用 `desc` 参数设置了 tqdm 进度条的描述为 "Processing..."。在循环中,我们使用 `tqdm.write()` 函数在进行到一半时添加了一条注释:"Halfway done!"。 运行这个示例会得到以下的输出: ``` Processing...: 50%|█████ | 5/10 [00:02<00:02, 1.98it/s] Halfway done! Processing...: 100%|██████████████| 10/10 [00:05<00:00, 1.84it/s] ``` 可以看到,注释被插入到了进度条的下方,并且不会影响进度条的显示。
相关问题

tqdm添加注释

tqdm 是一个 Python 的进度条库,它可以方便地在循环中显示进度条。它的使用方法很简单,只需要将需要迭代的对象传入 tqdm 函数即可。 下面是一个示例代码: ```python from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(100)): # 这里是循环体 pass ``` 在这个例子中,我们使用 tqdm 来迭代一个包含 100 个元素的范围。tqdm 会自动显示循环的进度条,让我们清楚地了解当前循环的进度。 需要注意的是,在循环体中,我们需要添加适当的代码来更新进度条。如果不更新进度条,它将会一直停留在当前位置。

注释 def randGenerator(): """Generate random int """ print("Generate random int") randLst = [] import random for i in tqdm(range(vcf.shape[0])): rand = random.randrange(10,220) ## 第10列开始才是样品 randLst.append(rand) return randLst randLst1 = randGenerator() randLst2 = randGenerator()

注释是程序中用来解释代码功能的文字说明,通常以#或"""..."""的形式出现在代码中。在这段代码中,注释是对randGenerator()函数的说明,指出该函数的作用是生成随机整数,并使用了tqdm库来显示进度条。具体实现是通过random库中的randrange()函数来生成10到220之间的随机整数,并将其存储在randLst列表中。

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import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 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()在每行代码后添加注释

优化代码def batch_analysis(base_info): """ 算法模块调用函数 :param base_info: :return: """ # set uni-result output headers with open('../../utils/outputs.yaml', 'r') as f: out_headers = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)['algo_module_output'] result_to_classification = {} sns.set_theme(style="white", palette=None) switches = base_info['switches'] solarPV = LfpData(base_info['FileName'], base_info['paths'][0], base_info['paths'][1], base_info['BattMaker'], base_info['BattType']) vin, equipment_result_path, report_path, abnormal_path, stat_path = solarPV.initialization() temp, SOC, OCV, paths = solarPV.get_data(equipment_result_path, base_info['date_assign'][0], base_info['date_assign'][1]) cluster_name = temp['cluster'] print(f"\033[0;31;42m cluster {cluster_name} data imported. \033[0m") # 重点信息【数据已经导入完成】:红色字体绿色背景 # analysis on module data for m_esn in tqdm(temp['modules'].keys()): data_module = {'mod_esn': m_esn, 'data': temp['modules'][m_esn], 'n_volt_probe': temp['n_volt_probe'], 'n_temp_probe': temp['n_temp_probe']} print(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") print(f'\033[0;31;42m module {m_esn} start process... \033[0m') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, switches) # 一致性算法模块 ica_analysis(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 阈值告警算法 threshold_warning(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 采样异常检测算法 # 内/外短路算法 # 故障分类分级算法 del data_module print(f"\033[0;31;42m Module {m_esn}: Cloud BMS Analysis completed. \033[0m") del temp return

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

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