signal = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) buffered_signal = buffer(signal, 3) print(buffered_signal)
时间: 2024-05-18 12:12:37 浏览: 10
这段代码使用了 Python 中的 numpy 库中的 buffer 函数对信号 signal 进行了缓冲。其中,信号 signal 是一个包含有 1 到 9 的数字序列,缓冲窗口的大小为 3。
具体来说,buffer 函数的作用是将输入的序列进行缓冲,将每个缓冲窗口中的元素组成一个子序列,并将所有子序列存储在一个二维数组中。在这个例子中,由于缓冲窗口的大小为 3,因此 buffer 函数将信号 signal 分成了 7 个子序列,分别为 [1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8], 和 [7, 8, 9]。
最后,将这些子序列存储在一个二维数组 buffered_signal 中,并将其打印出来。
相关问题
# 对自定义数据集创建训练集train 的reader def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs = [] ys = [] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size),这段话是什么意思
这段代码定义了一个名为 `train_r` 的函数,它用于读取训练数据集。该函数接受一个参数 `buffered_size`,表示数据读取器的缓冲区大小。函数内部定义了一个 `reader`,该 `reader` 通过循环读取 cifar-10 数据集中的训练数据,将所有的图像数据和标签数据分别存储在 `xs` 和 `ys` 列表中。然后,使用 NumPy 的 `concatenate` 方法将所有的图像和标签数据拼接成单个 NumPy 数组 `Xtr` 和 `Ytr`。最后,使用 `zip` 函数将图像数据和标签数据打包成元组,然后使用 `yield` 语句将它们逐一返回。在返回数据之前,还将调用 `train_mapper` 函数对读取的图像数据进行归一化处理。最后,使用 `paddle.reader.xmap_readers` 函数将 `train_mapper` 和 `reader` 组合起来,并指定 CPU 的数量和缓冲区大小,生成训练数据集的读取器。
def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs=[] ys=[] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size) # 对自定义数据集创建训练集test 的reader def test_r(buffered_size=1024): def reader(): test_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/test_batch") X = test_dict[b'data'] Y = test_dict[b'labels'] for (x, y) in zip(X, Y): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(test_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size),这段程序如何改成我自己的数据集集啊,我数据集的路径在这儿D:\wjd\tpfl
你可以按照以下步骤修改代码中的数据集路径,以适应你自己的数据集:
1. 将数据集放置在你的电脑中,并记下数据集的路径。
2. 修改 train_r 函数中的数据集路径:
```python
train_dict = unpickle("数据集路径")
```
3. 修改 test_r 函数中的数据集路径:
```python
test_dict = unpickle("数据集路径")
```
4. 将修改后的代码保存并运行即可。
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