np_matrix = np.expand_dims(np.array([data_array]), axis=3)
时间: 2023-11-23 18:00:59 浏览: 35
以下是使用 Python 编写的 max_divider 和 min_multipliter 函数代码:
```python
# 定义函数 max_divider,求最大公约数
def max_divider(a, b):
if b == 0:
return a
return max_divider(b, a % b)
# 定义函数 min_multipliter,求最小公倍数
def min_multipliter(a, b):
return a * b // max_divider(a, b)
```
使用方法:
```python
# 调用函数 max_divider,求最大公约数
print(max_divider(12, 16)) # 输出:4
print(max_divider(20, 30)) # 输出:10
# 调用函数 min_multipliter,求最小公倍数
print(min_multipliter(12, 16)) # 输出:48
print(min_multipliter(20, 30)) # 输出:60
```
说明:
- 函数 max_divider 采用辗转相除法求最大公约数,如果 b 为 0,则 a 即为最大公约数;否则,返回 b 和 a%b 的最大公约数。
- 函数 min_multipliter 利用最大公约数求最小公倍数,采用公式 a * b / gcd(a, b) 计算。
相关问题
import numpy as np np.random.seed(1) features_matrix = (116.429283, 39.858192) dist_matrix = np.sqrt(((np.expand_dims(features_matrix,0) - np.expand_dims(features_matrix, 1))**2).sum(axis = 2)) print(dist_matrix)
这段代码的目的是计算一个点集中所有点之间的欧氏距离,并将距离矩阵打印出来。
但是,这段代码中的 features_matrix 只是一个包含两个浮点数的元组,不是一个点集。如果您想计算一个点集中所有点之间的距离,您需要将点集表示成一个 numpy 数组。
另外,由于计算距离的方法是通过将点集中的每个点扩展为一个行向量和列向量,然后使用 numpy 的广播机制计算它们之间的距离,因此这个方法对于大型的点集来说可能会很慢。
以下是一个示例代码,可以计算一个包含 5 个点的点集中所有点之间的距离:
```python
import numpy as np
np.random.seed(1)
points = np.random.rand(5, 2) # 生成一个包含 5 个点的点集,每个点有两个坐标值
dist_matrix = np.sqrt(((points[:, np.newaxis, :] - points[np.newaxis, :, :])**2).sum(axis = 2))
print(dist_matrix)
```
这里使用了 numpy 的广播机制,将 points 数组扩展为一个形状为 (5, 1, 2) 的数组和一个形状为 (1, 5, 2) 的数组,然后按照第二个轴计算它们之间的距离。最终得到的 dist_matrix 是一个形状为 (5, 5) 的对称矩阵,它的对角线元素为 0,表示每个点到自己的距离为 0。
test_images = [...] # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data)测试文件路径为test,怎么改
你可以使用os模块读取test文件夹中的所有图像文件路径,然后进行预测。以下是示例代码:
```
import os
import imageio
import numpy as np
test_images_dir = 'test' # 测试集图像文件夹路径
test_images = os.listdir(test_images_dir) # 获取测试集图像文件夹中所有文件的文件名
test_data = []
for image_name in test_images:
image_path = os.path.join(test_images_dir, image_name) # 拼接图像文件路径
image = imageio.imread(image_path) # 读取图像文件
image = np.expand_dims(image, axis=-1) # 对图像进行扩展维度
image = image / 255.0 # 对图像进行归一化
test_data.append(image)
test_data = np.array(test_data) # 将测试数据转换为numpy数组
predictions = model.predict(test_data) # 对测试数据进行预测
```
注意:以上代码中的`model`指的是你训练好的模型,需要先加载或重新训练。