lengths = [] for i in range(1, np.max(labels)+1): coords = np.where(labels == i) length = np.sum(np.sqrt(np.square(coords[0][1:]-coords[0][:-1])+np.square(coords[1][1:]-coords[1][:-1])+np.square(coords[2][1:]-coords[2][:-1])))*0.3 lengths.append(length)详细解释每行代码的意思

时间: 2023-12-26 17:06:51 浏览: 70
这段代码主要是用来计算三维图像中每个标签对应的长度(或者说是体积)。 1. `lengths = []`:初始化一个空列表 `lengths`,用来存储每个标签对应的长度(或体积)。 2. `for i in range(1, np.max(labels)+1):`:遍历所有的标签,从 1 到最大的标签值。 3. `coords = np.where(labels == i)`:获取第 i 个标签的所有像素坐标,`np.where` 函数返回的是一个元组,其中第一个元素是所有符合条件的像素在 x 轴上的坐标列表,第二个元素是所有符合条件的像素在 y 轴上的坐标列表,第三个元素是所有符合条件的像素在 z 轴上的坐标列表。 4. `length = np.sum(np.sqrt(np.square(coords[0][1:]-coords[0][:-1])+np.square(coords[1][1:]-coords[1][:-1])+np.square(coords[2][1:]-coords[2][:-1])))*0.3`:计算第 i 个标签对应的长度(或体积)。这里使用了向量化的方式,将三个坐标轴上的差值计算出来,然后使用 numpy 库中的 `np.square` 计算差值的平方,再使用 `np.sqrt` 计算平方根,最后将三个轴上的长度相加,并乘以 0.3(因为像素分辨率为 0.3mm),得到第 i 个标签对应的长度(或体积)。 5. `lengths.append(length)`:将第 i 个标签对应的长度(或体积)添加到列表 `lengths` 中。 综上所述,这段代码的作用是计算三维图像中每个标签对应的长度(或体积),并将结果存储在一个列表中。
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这是完整代码import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #import self as self epsilon = 0.5 gamma = 0.1 lr = 0.1 zeros_vector=[] x = []; y = []; X = []; Y = []; agent=[x,y]; object=[X,Y]; random.seed(70) for i in range(10): x.append(random.uniform(0, 1)) y.append(random.uniform(0, 1)) X.append(random.uniform(1, 10)) Y.append(random.uniform(1, 10)) distance = [] for i in range(len(agent[0])): distance_vector = [] for j in range(len(object[0])): dx = agent[0][i] - object[0][j] dy = agent[1][i] - object[1][j] distance_vector.append(math.sqrt(dx * dx + dy * dy)) distance.append(distance_vector) R_table = np.zeros((10, 10)) for i in range(len(agent[0])): for j in range(len(object[0])): R_table[i,j] = 20-distance[i][j] space = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] #Q_table = [] Q_table = np.zeros((10, 10)) # 进行训练同时测试训练成果 iterate_results = [] # 保存每次测试结果 for i in range(500): print(f"开始第{i + 1}回合。。。") # 初始位置 path = [] # 每个回合要获取10个位置 for j in range(10): remain = set(space) - set(path) # 剩余节点 # s = path[0] # 当前位置 # s_row = Q_table[s] # 当前位置对应的Q表中的行 max_value = -1000 # 在剩余动作中遍历最大值 for rm in remain: Q = Q_table[j][rm] if Q > max_value: max_value = Q a = rm # 随机选择下一行动 if np.random.uniform() < epsilon: a = np.random.choice(np.array(list(set(space) - set(path)))) # 更新Q表 if j != 10: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * (R_table[j][a] + gamma * max_value) else: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * R_table[j][a] path.append(a) # print(Q_table[j][a]) # 根据当前Q表获取最佳路径距离 result = [] lengths=[] final_length=1000 final_result=[] for k in range(10): loc = k remain1 = set(space) - set(result) # 剩余节点 max_value1 = -1000 # 在剩余节点中遍历最大值 # a = 0 # 利用贪婪策略选择下一行动 for v in remain1: Q_ = Q_table[loc][v] if Q_ > max_value1: a = v max_value1 = Q_ result.append(a) length = 0 for v in range(1, 10): length += distance[result[v - 1]][v-1] print(f"距离为:{length}") if length < final_length: final_length=length final_result=result iterate_results.append(length)

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