label_loc = data['bbox'].cuda() label_loc = data['label_loc'].cuda()
时间: 2024-01-19 18:02:45 浏览: 20
这段代码将数据字典中的 'bbox' 和 'label_loc' 分别转换为 CUDA 张量。其中,'bbox' 表示边界框,'label_loc' 表示标签位置,这些信息通常用于目标检测任务中。通过将它们转换为 CUDA 张量,可以在 GPU 上进行快速计算。需要注意的是,如果你的系统中没有 GPU,这段代码可能会报错。
相关问题
fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')
这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先,使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据,然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着,利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和折线图,其中柱状图表示每年的平均气温,折线图表示每年的最低气温。最后,将图表保存至本地。
plt.legend(loc=0) picpath = '../sites_map.jpg' print ('map have been saved to '+picpath) plt.savefig(picpath, dpi=360, bbox_inches=None) plt.show() plt.close('all')报错Permission denied: '../sites_map.jpg'怎么修改
这个错误是因为您没有写入文件的权限。您可以尝试将图像保存到另一个目录中,或者使用管理员权限运行您的代码。
另外,您可以尝试在保存图像之前检查文件是否存在,如果存在则删除它。可以使用以下代码:
```python
import os
picpath = '../sites_map.jpg'
if os.path.exists(picpath):
os.remove(picpath)
plt.savefig(picpath, dpi=360, bbox_inches=None)
```
这将在保存图像之前检查文件是否存在,如果存在则删除它,然后保存图像。