def _sample_indices(self, record): if not self.test_mode and self.random_shift: average_duration = record.num_frames // self.clip_length if average_duration > 0: offsets = np.sort( np.multiply(list(range(self.clip_length)), average_duration) + randint(average_duration, size=self.clip_length)) else: offsets = np.sort(randint(record.num_frames, size=self.clip_length)) else: tick = record.num_frames / float(self.clip_length) offsets = np.array([int(tick / 2.0 + tick * x) for x in range(self.clip_length)]) return offsets解释一下

这段代码是一个函数，用于生成视频采样的索引（即从视频中选择哪些帧进行训练）。函数接受一个参数 `record`，代表视频数据。

首先，代码判断是否处于测试模式，并且是否需要进行随机偏移。如果是训练模式且需要随机偏移，则计算出平均每个片段包含多少帧，然后根据这个平均值随机生成一组偏移量，用于确定每个片段所包含的帧的位置。

如果平均帧数小于等于 0，则说明视频长度不足以生成一组偏移量，那么就直接随机生成一组帧位置。

如果处于测试模式或者不需要随机偏移，则按照视频长度和片段长度计算出每个片段的起始帧位置，并返回这些位置的列表。

相关问题

max_indices = max_indices[::-1][0] IndexError: invalid index to scalar variable.怎么修改

抱歉，我之前给出的代码有误。如果你想要获取最大值的最后一个索引，可以使用以下代码进行修正：

import numpy as np

# 假设你的数据框名为 df，列名为 column_name
column_name = 'column_name'
max_indices = np.where(df[column_name] == np.max(df[column_name].values))[0]

# 取最后一个最大值索引
last_max_index = max_indices[-1]

在这个修正后的代码中，`np.where` 函数用于找到最大值在数据框中出现的所有索引。然后，我们使用 `[-1]` 来获取最后一个索引值。请确保你已经导入了 `numpy` 库。

def _grow_tree(self, X, y, depth=0): num_samples_per_class = [np.sum(y == i) for i in range(self.n_classes_)] predicted_class = np.argmax(num_samples_per_class) node = Node(predicted_class=predicted_class) if depth < self.max_depth: idx, thr = self._best_split(X, y) if idx is not None: indices_left = X[:, idx] < thr X_left, y_left = X[indices_left], y[indices_left] X_right, y_right = X[~indices_left], y[~indices_left] node.feature_index = idx node.threshold = thr node.left = self._grow_tree(X_left, y_left, depth + 1) node.right = self._grow_tree(X_right, y_right, depth + 1) return node def _predict(self, inputs): node = self.tree_ while node.left: if inputs[node.feature_index] < node.threshold: node = node.left else: node = node.right return node.predicted_class class Node: def __init__(self, *, predicted_class): self.predicted_class = predicted_class self.feature_index = 0 self.threshold = 0 self.left = None self.right = None解释这段代码

这段代码实现了分类树的核心功能，其中包括两个方法和一个类：

1. `_grow_tree(self, X, y, depth=0)`：生成决策树的方法，其中 `X` 是输入数据的特征矩阵，`y` 是对应的类别标签，`depth` 是当前节点的深度。它首先统计每个类别在当前节点中的数量，然后计算出数量最多的类别作为当前节点的预测类别。如果当前节点深度还未达到最大深度，则调用 `_best_split` 方法找到最佳分裂点，然后根据分裂点将当前节点分裂成左右两个子节点，分别递归调用 `_grow_tree` 方法生成左右子树。最后，返回当前节点。

2. `_predict(self, inputs)`：根据输入数据进行分类的方法，其中 `inputs` 是用于分类的输入特征向量。它使用当前节点的特征索引和阈值判断输入数据应该进入左子树还是右子树，直到找到叶子节点为止，最终返回叶子节点的预测类别。

3. `Node` 类：表示分类树的一个节点，其中包含预测类别、特征索引、阈值、左子节点和右子节点等属性。

总体来说，这段代码实现了一个基本的分类树，可以用于对输入数据进行分类。但是，它还有一些需要改进的地方，比如可以考虑使用其他的分裂指标、处理缺失值等。