np.logical_and(instance_np >= OBJ_ID * 1000, instance_np < (OBJ_ID + 1) * 1000)

时间: 2024-06-07 22:10:29 浏览: 139
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Perceptron_AND1.rar_logical matlab_perceptron

这行代码使用了NumPy库中的逻辑与函数`logical_and`，其作用是对输入的两个布尔类型数组进行逐元素与操作，返回一个新的布尔类型数组。其中，第一个数组的元素是`instance_np >= OBJ_ID * 1000`的结果，第二个数组的元素是`instance_np < (OBJ_ID + 1) * 1000`的结果。这两个条件分别表示`instance_np`中的元素是否大于或等于`OBJ_ID * 1000`，且小于`(OBJ_ID + 1) * 1000`。因此，最终返回的数组中，元素为`True`的表示符合这两个条件的元素，元素为`False`的表示不符合这两个条件的元素。
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802.1H是IEEE 802.2LLC（Logical Link Control）的一个扩展，主要用于在不同的局域网（LAN）技术之间提供互操作性，例如以太网和令牌环网。LLC层位于OSI模型的数据链路层上，负责管理逻辑连接，控制数据传输，并处理...
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chengxu.zip_0-1规划 MATLAB

2. **变量声明**：在MATLAB代码中，0-1决策变量通常会被声明为逻辑型（logical）数组，每个元素对应一个变量，可以取值为0或1。 3. **目标函数和约束的编码**：目标函数和约束条件将被转化为MATLAB表达式，以便程序...

intersection = np.sum(np.logical_and(pred == True, target == True)) union = np.sum(np.logical_or(pred == True, target == True)) miou = intersection / (union + epsilon)

首先，np.logical_and(pred == True, target == True)会返回一个布尔型数组，其中元素为True的位置表示预测结果和真实标签都为正类（即预测正确）。np.sum()会对这个数组求和，得到正类的数量。同理，np.logical_or...

idx = x**2 + y**2 < 1 hole = x**2 + y**2 < 0.25 idx = np.logical_and (idx,~hole)代码含义

这段代码定义了两个布尔型矩阵idx和hole，分别...然后使用np.logical_and函数对两个矩阵取逻辑与，赋值给idx。这意味着idx现在只包含满足x^2 + y^2 < 1 且 x^2 + y^2 >= 0.25的位置的值为True，其余位置的值为False。

def getPairs(id): label_root = kittiRoot + "instances/" + id image_root = label_root.replace('instances', 'images') image_list = make_dataset(image_root, suffix='.png') image_list.sort() label_list = make_dataset(label_root, suffix='.png') label_list.sort() imgs_list = [] # filter out images with no cars for ind, image_path in enumerate(image_list): label_path = label_list[ind] label = np.array(Image.open(label_path)) plt.imshow(label) plt.show() # for car #mask = np.logical_and(label >= label_id * 1000, label < (label_id + 1) * 1000) mask = np.logical_and(label > 0,label < 3) obj_ids = np.unique(label[mask]).tolist() if len(obj_ids) < 1: continue imgs_list.append('/'.join(image_path.split('/')[-2:])) return imgs_list

1. 根据指定的参数 id，生成标签图像和原始图像的路径。 2. 分别读取标签图像和原始图像的路径列表，并按照文件名排序。 3. 构建一个空列表 imgs_list，用于存储含有车辆的图像路径。 4. 遍历原始图像路径列表，...

idxes = np.where(np.logical_and(y >= low_range, y < high_range))[0]

具体来说，np.logical_and(y >= low_range, y < high_range) 会返回一个布尔型数组，表示 y 中哪些元素在指定范围内，然后 np.where() 函数会返回这些元素在 y 中的下标索引。最后的 [0] 是为了只返回下标索引的第一...

np.logical_and.reduce

b'np.logical_and.reduce'是NumPy库中的一个函数，它可以将一个数组中的元素逻辑与操作后得到一个结果。其中，np表示导入的NumPy库，logical_and表示逻辑与操作，reduce表示将数组中的元素进行某种操作得到一个结果...

优化 import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask] # 可视化结果 drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud() drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points) o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd]) curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud() curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points) o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd]) line_pcd = o3d.geometry.PointCloud() line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points) o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd]) 加上预处理

curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt with open('01_nve_limit.lammpstrj', 'r') as f: data = f.readlines() #print(float(data[0])) for _ in range(9): #next(f) try: while True: a = next(f) print(a) except StopIteration: pass for line in f: #print(line) print(float(data[0])) data = np.loadtxt(f) print(data.reshape(-1,5)) b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) data = data[mask] data = data[np.argsort(data[:,4])] x = np.arange(-35, 600, 1) y = np.zeros_like(x) index = 0 for i in range(len(x)): while index < len(data) and data[index,4] < x[i]: index += 1 while index < len(data) and data[index,4] < x[i]+1: y[i] += data[index,5] index += 1 y[i] /= 879.4显示报错：b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) IndexError: too many indices怎么解决

b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) data = data[mask] data = data[np.argsort(data[:,4])] x = np.arange(-35, 600, 1) y = np.zeros_like(x) index = 0 for i in range...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 num_boids = 50 # 粒子数 max_speed = 0.03 # 最大速度 max_force = 0.05 # 最大受力 neighborhood_radius = 0.2 # 邻域半径 separation_distance = 0.05 # 分离距离 alignment_distance = 0.1 # 对齐距离 cohesion_distance = 0.2 # 凝聚距离 # 初始化粒子位置和速度 positions = np.random.rand(num_boids, 2) velocities = np.random.rand(num_boids, 2) * max_speed # 模拟循环 for i in range(1000): # 计算邻域距离 distances = np.sqrt(np.sum(np.square(positions[:, np.newaxis, :] - positions), axis=-1)) neighbors = np.logical_and(distances > 0, distances < neighborhood_radius) # 计算三个力 separation = np.zeros_like(positions) alignment = np.zeros_like(positions) cohesion = np.zeros_like(positions) for j in range(num_boids): # 计算分离力 separation_vector = positions[j] - positions[neighbors[j]] separation_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < separation_distance separation_vector = separation_vector[separation_distance_mask] separation[j] = np.sum(separation_vector, axis=0) # 计算对齐力 alignment_vectors = velocities[neighbors[j]] alignment_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < alignment_distance alignment_vectors = alignment_vectors[alignment_distance_mask] alignment[j] = np.sum(alignment_vectors, axis=0) # 计算凝聚力 cohesion_vectors = positions[neighbors[j]] cohesion_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < cohesion_distance cohesion_vectors = cohesion_vectors[cohesion_distance_mask] cohesion[j] = np.sum(cohesion_vectors, axis=0) # 计算总受力 total_force = separation + alignment + cohesion total_force = np.clip(total_force, -max_force, max_force) # 更新速度和位置 velocities += total_force velocities = np.clip(velocities, -max_speed, max_speed) positions += velocities # 绘制粒子 plt.clf() plt.scatter(positions[:, 0], positions[:, 1], s=5) plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) plt.pause(0.01)

1. 设置模拟参数：定义粒子数、最大速度、最大受力、邻域半径、分离距离、对齐距离、凝聚距离等参数。 2. 初始化粒子位置和速度：使用numpy的rand()函数生成随机位置和速度。 3. 模拟循环：在每个时间步长内，计算...

y_pred = cnn.predict(X_test) # 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据 # 检查是否有缺失值 mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) # 返回非缺失值的索引 not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()程序跑到这里报错：numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 20.5 GiB for an array with shape (148208, 148208) and data type bool

mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten() y_test = y_test[not_nan_idx] y_pred = y_pred[not_nan_idx] 希望这些方法能够帮助你解决问题。

np.logical_xor

The numpy function np.logical_xor computes the element-wise exclusive OR (XOR) of two boolean arrays. Syntax: numpy.logical_xor(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', ...
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not_y_pred = K.logical_not(y_pred) y_int1 = y_true * y_pred y_int0 = not_y_pred * not_y_pred TP = K.sum(y_pred * y_int1) FP = K.sum(y_pred) - TP TN = K.sum(not_y_pred * y_int0) FN = K.sum(not_y...
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