详细解释一下这个代码 def error_in_sigfigs(approx, exact): approx_str = "{:.20f}".format(approx) exact_str = "{:.20f}".format(exact) approx_sigfigs = len(approx_str) - len(approx_str.rstrip("0")) exact_sigfigs = len(exact_str) - len(exact_str.rstrip("0")) return np.abs(approx_sigfigs - exact_sigfigs)
时间: 2024-04-01 09:35:00 浏览: 27
这个代码定义了一个名为 error_in_sigfigs 的函数,该函数用于计算一个数的有效数字位数与另一个数的有效数字位数之间的差值。具体来说,这个函数接收两个参数,分别是 approx 和 exact,分别表示近似值和精确值。
函数内部首先使用 format 函数将 approx 和 exact 转换为字符串,并且保留了 20 位小数。接着,通过 rstrip("0") 函数去掉字符串末尾的 0,从而得到 approx 和 exact 的有效数字位数(即数字的非 0 位数)。其中,len 函数用于计算字符串的长度,因此 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 分别表示 approx 和 exact 的有效数字位数。
最后,函数返回 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 的差值的绝对值,即两个数的有效数字位数之间的差值。其中,np.abs 函数用于计算绝对值。需要注意的是,这个函数需要导入 numpy 库才能使用。
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解释这行代码: contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
这行代码使用OpenCV中的函数cv2.findContours来查找二进制图像中的轮廓(contours)。它需要三个参数:
1. 输入图像:这里指的是二进制图像,一般是经过阈值处理后的图像,变成只有黑白两种颜色的图片。
2. 轮廓检索模式:指定轮廓检测模式,一般使用cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓,也可以检测内部轮廓或所有轮廓。
3. 轮廓逼近方法:指定轮廓逼近方法,一般使用cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点,也可以保留所有点信息。
函数的返回值是一个包含所有轮廓信息的列表和一个层次结构(hierarchy),在这里我们只关心轮廓,因此使用下划线表示我们不需要使用这个返回值。所以这行代码将找到的轮廓信息存储在contours变量中。
解释代码:contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE )
这段代码使用的是OpenCV库中的findContours函数,它可以在二值图像中查找轮廓的位置。其中,binary是二值图像,cv2.RETR_EXTERNAL表示只查找最外围的轮廓,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的逼近算法来压缩轮廓。函数返回的是包含轮廓数组和轮廓层级关系的元组,分别存储在contours和hierarchy变量中。