indx = np.array([j for j in range(num_folds) if j!=i])

时间: 2024-05-21 13:16:30 浏览: 87
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p_wavelet.rar_wavelet fault_故障诊断_西储 轴承_西储大学轴承_轴承数据

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这行代码是创建一个长度为`num_folds`的一维数组`indx`，其中不包含索引为`i`的元素。它使用了列表推导式和NumPy库的`array`函数。 具体来说，列表推导式`[j for j in range(num_folds) if j!=i]`在`range(num_folds)`中遍历每个元素`j`，只有当`j`不等于`i`时才将其加入列表中。因此，`indx`就是一个不包含`i`的整数列表。 然后，`array`函数将这个列表转换为一个NumPy数组并将其赋值给`indx`。
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3. 获取隐藏参数值：SELECT ksppinm, ksppstvl FROM x$ksppi pi, x$ksppcv cv WHERE cv.indx=pi.indx AND pi.ksppinm LIKE '\\_%' ESCAPE '\' AND pi.ksppinm LIKE '%meer%'; 用于查询Oracle数据库中的隐藏参数，...

解释如下代码：def match(desc1,desc2): """ For each descriptor in the first image, select its match in the second image. input: desc1 (descriptors for the first image), desc2 (same for second image). """ desc1 = np.array([d/np.linalg.norm(d) for d in desc1]) desc2 = np.array([d/np.linalg.norm(d) for d in desc2]) dist_ratio = 0.95 desc1_size = desc1.shape matchscores = np.zeros((desc1_size[0]),'int') desc2t = desc2.T # precompute matrix transpose for i in range(desc1_size[0]): dotprods = np.dot(desc1[i,:],desc2t) # vector of dot products dotprods = 0.9999*dotprods # inverse cosine and sort, return index for features in second image indx = np.argsort(np.arccos(dotprods)) # check if nearest neighbor has angle less than dist_ratio times 2nd if np.arccos(dotprods)[indx[0]] < dist_ratio * np.arccos(dotprods)[indx[1]]: matchscores[i] = int(indx[0]) return matchscores

这段代码是用于在两个图像之间进行特征匹配的函数。输入是两个图像的描述符(desc1和desc2)，输出是一个数组(matchscores)，它的长度等于第一个图像中的描述符数量，数组的每个元素表示第一个图像中描述符的匹配项在...

def genBlurImage(p_obj, img): smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * p_obj['N'] temp = np.arange(1,101) patchN = temp[np.argmin((smax*np.ones(100)/temp - 2)**2)] patch_size = round(p_obj['N'] / patchN) xtemp = np.round_(p_obj['N']/(2*patchN) + np.linspace(0, p_obj['N'] - p_obj['N']/patchN + 0.001, patchN)) xx, yy = np.meshgrid(xtemp, xtemp) xx_flat, yy_flat = xx.flatten(), yy.flatten() NN = 32 # For extreme scenarios, this may need to be increased img_patches = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'], int(patchN**2))) den = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_indx, patch_indy = np.meshgrid(np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1), np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1)) for i in range(int(patchN**2)): aa = genZernikeCoeff(36, p_obj['Dr0']) temp, x, y, nothing, nothing2 = psfGen(NN, coeff=aa, L=p_obj['L'], D=p_obj['D'], z_i=1.2, wavelength=p_obj['wvl']) psf = np.abs(temp) ** 2 psf = psf / np.sum(psf.ravel()) focus_psf, _, _ = centroidPsf(psf, 0.85) #: Depending on the size of your PSFs, you may want to use this psf = resize(psf, (round(NN/p_obj['scaling']), round(NN/p_obj['scaling']))) patch_mask = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_mask[round(xx_flat[i]), round(yy_flat[i])] = 1 patch_mask = scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, np.exp(-patch_indx**2/patch_size**2)*np.exp(-patch_indy**2/patch_size**2)*np.ones((patch_size*2+1, patch_size*2+1)), mode='same') den += scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, psf, mode='same') img_patches[:,:,i] = scipy.signal.fftconvolve(img * patch_mask, psf, mode='same') out_img = np.sum(img_patches, axis=2) / (den + 0.000001) return out_img

这是一个生成模糊图像的函数，它使用了Zernike多项式生成PSF（点扩散函数），并将其卷积到图像的小块上，最后将所有小块合并成一个模糊的图像。具体的实现细节包括： - 根据输入的参数计算每个小块的大小和位置 ...

我们要讨论一个关于计算光线追迹的程序，我会展示一些python代码，请从光学追迹的角度考虑其功能实现。 请详细解释以下python代码： python def create_cemented_doublet(power=0., bending=0., th=None, sd=1., glasses=('N-BK7,Schott', 'N-F2,Schott'), **kwargs): from opticalglass.spectral_lines import get_wavelength # type: ignore from opticalglass import util wvls = np.array([get_wavelength(w) for w in ['d', 'F', 'C']]) gla_a = gfact.create_glass(glasses[0]) rndx_a = gla_a.calc_rindex(wvls) Va, PcDa = util.calc_glass_constants(*rndx_a) gla_b = gfact.create_glass(glasses[1]) rndx_b = gla_b.calc_rindex(wvls) Vb, PcDb = util.calc_glass_constants(*rndx_b) power_a, power_b = achromat(power, Va, Vb) if th is None: th = sd/4 t1 = 3*th/4 t2 = th/4 if power_a < 0: t1, t2 = t2, t1 lens_a = lens_from_power(power=power_a, bending=bending, th=t1, sd=sd, med=gla_a) cv1, cv2, t1, indx_a, sd = lens_a # cv1 = power_a/(rndx_a[0] - 1) # delta_cv = -cv1/2 # cv1 += delta_cv # cv2 = delta_cv # cv3 = power_b/(1 - rndx_b[0]) + delta_cv indx_b = rndx_b[0] cv3 = (power_b/(indx_b-1) - cv2)/((t2*cv2*(indx_b-1)/indx_b) - 1) s1 = Surface(profile=Spherical(c=cv1), max_ap=sd, delta_n=(rndx_a[0] - 1)) s2 = Surface(profile=Spherical(c=cv2), max_ap=sd, delta_n=(rndx_b[0] - rndx_a[0])) s3 = Surface(profile=Spherical(c=cv3), max_ap=sd, delta_n=(1 - rndx_b[0])) g1 = Gap(t=t1, med=gla_a) g2 = Gap(t=t2, med=gla_b) g_tfrm = np.identity(3), np.array([0., 0., 0.]) ifc_list = [] ifc_list.append([0, s1, g1, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([1, s2, g2, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([2, s3, None, 1, g_tfrm]) ce = CementedElement(ifc_list) tree = ce.tree() return [[s1, g1, None, rndx_a, 1], [s2, g2, None, rndx_b, 1], [s3, None, None, 1, 1]], [ce], tree

这段Python代码实现了创建一个由两个玻璃透镜组成的胶合双透镜，并返回一个描述该透镜的树形结构。从光学追迹的角度来看，该代码涉及到以下几个方面： 1. 根据玻璃的折射率计算透镜的曲率半径和焦距。...

import torch def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if oriData is None: return newData else: if (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData, newData), dim = addDim) else: return torch.cat((oriData, newData), dim = 1) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) print(tmpData.shape) for i in range(1, 10): print('indx = ') print(i) mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 0) print(mergeData.shape) 这段代码如何修改能输出9行3列的torch

for i in range(1, 10): print('indx = ') print(i) mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 0) print(mergeData.shape) # 输出9行3列的张量 将 tmpData 的随机数张量修改为 1 行 3 列的...

def create_dictionaries(model=None, combined=None): ''' Function does are number of Jobs: 1- Creates a word to index mapping 2- Creates a word to vector mapping 3- Transforms the Training and Testing Dictionaries ''' if (combined is not None) and (model is not None): gensim_dict = Dictionary() gensim_dict.doc2bow(model.vocab.keys(), allow_update=True) # freqxiao10->0 所以k+1 w2indx = {v: k+1 for k, v in gensim_dict.items()}#所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k) w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}#所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word)) def parse_dataset(combined): # 闭包-->临时使用 ''' Words become integers ''' data=[] for sentence in combined: new_txt = [] for word in sentence: try: new_txt.append(w2indx[word]) except: new_txt.append(0) # freqxiao10->0 data.append(new_txt) return data # word=>index combined=parse_dataset(combined) combined= sequence.pad_sequences(combined, maxlen=maxlen)#每个句子所含词语对应的索引，所以句子中含有频数小于10的词语，索引为0 return w2indx, w2vec,combined else: print( 'No data provided...')

如果 model 和 combined 参数都不为空，则会使用 gensim 库中的 Dictionary 类创建一个词袋模型，并将词袋模型中的单词和对应的索引添加到一个名为 w2indx 的字典中。然后，使用 Word2Vec 模型将每个单词映射...

def create_dictionaries(model=None, combined=None): if (combined is not None) and (model is not None): gensim_dict = Dictionary() gensim_dict.doc2bow(model.vocab.keys(), allow_update=True) # freqxiao10->0 所以k+1 w2indx = {v: k+1 for k, v in gensim_dict.items()}#所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k) w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}#所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word))

对于 gensim_dict 中的每个词语，将其添加到字典 w2indx 中，并且将该词语的索引值加 1，从而避免索引值为 0。最后，对于 w2indx 中的每个词语，将其对应的词向量添加到字典 w2vec 中。最终，函数返回 w2...

代码解释：format long; close all; clear ; clc tic global B0 bh B1 B2 M N pd=8; %问题维度(决策变量的数量) N=100; % 群 (鲸鱼) 规模 readfile HPpos=chushihua; tmax=300; % 最大迭代次数 (tmax） Wzj=fdifference(HPpos); Convergence_curve = zeros(1,tmax); B = 0.1; for t=1:tmax for i=1:size(HPpos,1)%对每一个个体地多维度进行循环运算 % 更新位置和记忆 % j1=(HPpos(i,:)>=B1);j2=(HPpos(i,:)<=B2); % if (j1+j2)==16 % HPpos(i,:)=HPpos(i,:); %%%%有问题，原算法改正&改进算法映射规则 % else % %HPpos(i,:)=B0+bh.(ones(1,8)(-1)+rand(1,8)2);%产生范围内的随机数更新鲸鱼位置 % HPpos(i,:)=rand(1,8).(B2-B1)+B1; % end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); end [~,indx] = min(HPposFitness); Target = HPpos(indx,:); % Target HPO TargetScore =HPposFitness(indx); % Convergence_curve(1)=TargetScore; % Convergence_curve(1)=TargetScore; %nfe = zeros(1,MaxIt); %end % for t=2:tmax c = 1 - t((0.98)/tmax); % Update C Parameter kbest=round(Nc); % Update kbest一种递减机制 % for i = 1:N r1=rand(1,pd)<c; r2=rand; r3=rand(1,pd); idx=(r1==0); z=r2.idx+r3.~idx; % r11=rand(1,dim)<c; % r22=rand; % r33=rand(1,dim); % idx=(r11==0); % z2=r22.idx+r33.~idx; if rand<B xi=mean(HPpos); dist = pdist2(xi,HPpos);%欧几里得距离 [~,idxsortdist]=sort(dist); SI=HPpos(idxsortdist(kbest),:);%距离位置平均值最大的搜索代理被视为猎物 HPpos(i,:) =HPpos(i,:)+0.5((2*(c)z.SI-HPpos(i,:))+(2(1-c)z.xi-HPpos(i,:))); else for j=1:pd rr=-1+2z(j); HPpos(i,j)= 2z(j)cos(2pirr)(Target(j)-HPpos(i,j))+Target(j); end end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); % % Update Target if HPposFitness(i)<TargetScore Target = HPpos(i,:); TargetScore = HPposFitness(i); end Convergence_curve(t)=TargetScore; disp(['Iteration: ',num2str(t),' Best Fitness = ',num2str(TargetScore)]); end

这段代码是一个使用鲸鱼优化算法来解决多维优化问题的程序。该算法模拟了鲸鱼群体寻找猎物的过程，通过不断更新每个鲸鱼的位置来逐步优化问题的解。 代码中的变量含义如下： - B0, bh, B1, B2：表示鲸鱼位置的范围...

def parse_dataset(combined): # 闭包-->临时使用 ''' Words become integers ''' data=[] for sentence in combined: new_txt = [] for word in sentence: try: new_txt.append(w2indx[word]) except: new_txt.append(0) # freqxiao10->0 data.append(new_txt) return data # word=>index combined=parse_dataset(combined) combined= sequence.pad_sequences(combined, maxlen=maxlen)#每个句子所含词语对应的索引，所以句子中含有频数小于10的词语，索引为0 return w2indx, w2vec,combined else: print ('No data provided...')

对于输入的每个文本序列，函数将其中的每个单词转换为对应的索引，如果该单词不存在于词典 w2indx 中，则将其索引设置为 0。最终，函数返回转换后的整数序列 data。其中，data 是一个列表，该列表中的每个元素...

clear all nsamp=10; s0=ones(1,nsamp); s1=[ones(1,nsamp/2) -ones(1,nsamp/2)]; nsymbol=100000; EbN0=0:12; msg=randi(nsymbol,1); s00=zeros(nsymbol,1); s11=zeros(nsymbol,1); indx=find(msg==0); %比特0在发送消息中的位置 s00(indx)=1; s00=s00*s0; %比特0影射为发送波形s0 indx1=find(msg==1); %比特1在发送消息中的位置 s11(indx1)=1; s11=s11*s1; %比特1映射为发送波形s1 s=s00+s11; %总的发送波形 s=s.'; %数据转置，方便接收端处理 for indx=1:length(EbN0) decmsg=zeros(1,nsymbol); r=awgn(s,EbN0(indx)-7); %通过AWGN信道 r00=s0*r; %与s0相关 r11=s1*r; %与s1相关 indx1=find(r11>=r00); decmsg(indx1)=1; %判决 [err,ber(indx)]=biterr(decmsg,msg); end semilogy(EbNO,ber,-koEbNOgfunc(sqrt(10.^(EbN0/10)))); title('二进制正交信号误比特率性能') xlabel('EbN0');ylabel('误比特率Pe') legend('仿真结果理论结果')

for indx = 1:length(EbN0) decmsg = zeros(1, nsymbol); r = awgn(s, EbN0(indx) - 7); r00 = s0 * r; r11 = s1 * r; indx1 = find(r11 >= r00); decmsg(indx1) = 1; [err, ber(indx)] = biterr(msg, decmsg...

indx=CombSet(ii,:)

这行代码中，CombSet是一个二维矩阵，ii是当前循环的迭代变量，表示矩阵CombSet的第ii行。...indx表示由这些列组成的向量。换句话说，这行代码的作用是将矩阵CombSet中第ii行的所有元素组成一个向量indx。

请使用Python 代码来查找文件名为 staticprob.txt中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串，以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下： time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 staticprob.txt 的文本文件，其中包含以下内容： [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

for i, line in enumerate(lines): if search_str in line: prob = line.split(search_str)[1][:8] time = re.findall(r"\[(.*?)\]", lines[i-1])[0] print(f"time = {time}, prob = {prob}") 输出结果为：...

在matlab中load nelec; indx=1:1024; x=nelec(indx)每段函数的作用

其中，"indx"是一个包含数字1到1024的向量，它被用来指定要从"nelec"中选择的数据的索引。最后，变量"x"将包含从"nelec"中选择的数据。 需要注意的是，这段代码中缺少了对"nelec"数据文件的读取操作，因此无法确定...

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python random将一个数组随机化arr_indx=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]

arr_indx = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] random.shuffle(arr_indx) print(arr_indx) 这段代码会将arr_indx数组的元素顺序进行随机打乱，并输出打乱后的结果。注意，shuffle()函数会直接修改...

clear all nsymbol=100000; %每种信噪比下的发送符号数 M=16; %16-QAM graycode=[0 1 3 2 4 5 7 6 12 13 15 14 8 9 11 10]; %Gray编码规则 EsN0=5:20; %信噪比，Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randi([0,1],1,nsymbol); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=qammod(msg1,M); %基带16-QAM调制 spow=norm(msgmod).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 rx=msgmod+sigma*(randn(1,length(msgmod))+j*randn(1,length(msgmod))); y=qamdemod(rx,M); decmsg=graycode(y+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end P4=2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt(3*snr1/(M-1))); ser1=1-(1-P4).^2; %理论误符号率 ber1=1/log2(M)*ser1; %理论误比特率 semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.'); title('16-QAM载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误比特率')将上述程序16QAM改为8QAM，并说明计算理论误符号率和误比特率的公式

将上述程序16QAM改为8QAM，只需要将M=16改为M=8即可，同时修改graycode为8QAM的Gray编码规则。 计算8QAM的理论误符号率和误比特率的公式如下： - 理论误符号率：$P_s=3/2Q(\sqrt{4E_s/(3(N-1))})-9/8Q^2(\sqrt{4E_s...
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关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页

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