请解释以下代码:ind = np.argpartition(dist[i, :], -(topk+1))

时间: 2023-05-28 10:06:32 浏览: 54
这行代码使用了NumPy库的argpartition函数来找到数组dist[i, :]中的前topk大的值的索引。 具体来说,argpartition函数会将数组分为两个部分,其中左边的部分是最小的k个值,右边的部分是其余的值。然后,它会返回右边部分的索引,这样我们就可以找到数组中前topk大的值的索引。 在这行代码中,topk 1表示我们要找到的是前topk大的值,所以我们需要找到右边部分的索引。最终,这个索引存储在变量ind中。
相关问题

请解释以下代码: inds = [] for i in range(dist.shape[0]): ind = np.argpartition(dist[i, :], -(topk+1))[-(topk+1):] inds.append(ind)并举例说明

这段代码是为了找到每一行中与样本距离最近的topk个样本的索引。 具体解释如下: - 首先创建一个空列表inds,用来存储每一行中最近的topk个样本的索引。 - 然后遍历dist矩阵的每一行,用i表示行索引。 - 对于第i行,利用np.argpartition()函数,对该行中所有元素进行排序,并返回排序后对应的索引值。 - 参数-(topk+1)表示返回除了最后topk+1个元素外的所有元素的索引。这样做是为了后续取出最后topk个元素的索引。 - 最后取出排名最靠前的topk个元素对应的索引值,并将其加入到inds列表中。 例如,对于一个3行4列的距离矩阵dist,topk=2,第1行距离分别为[2, 5, 1, 3],利用np.argpartition(dist[i, :], -(topk+1))[-(topk+1):]排序后返回的结果为[2, 0, 3],取出最后的topk=2个索引值[0, 3],并将其加入到inds列表中,因此inds列表中存储的内容为[[0, 3], ...],其中"..."表示剩余的行的结果。

请解释以下代码:inds = [] for i in range(dist.shape[0]): ind = np.argpartition(dist[i, :], -(topk+1))[-(topk+1):] inds.append(ind)

这段代码的作用是从二维数组dist的每一行中找到最大的topk-1个元素的索引,并将这些索引存储在一个列表inds中。 代码的具体解释如下: - 首先,创建一个空列表inds,用于存储每一行的topk-1个最大元素的索引。 - 接着,使用for循环遍历dist数组的每一行,其中range(dist.shape[0])表示遍历行数的范围。 - 对于每一行,使用np.argpartition函数找到该行中最大的topk-1个元素的索引。该函数的作用是返回一个数组,其中包含第k小(或第k大)的元素在原数组中的索引,但它们不一定按照顺序排列。因此,我们需要使用切片操作[-(topk-1):],将数组中最后的topk-1个元素的索引提取出来。 - 最后,将每一行的topk-1个最大元素的索引添加到列表inds中。 需要注意的是,这段代码中的dist数组必须是一个二维数组,否则会引发错误。同时,参数topk必须大于1,否则会无法找到最大的元素。

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def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码怎么改可以输出每个点是否被遮蔽

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) # 初始化每个点是否被遮蔽的矩阵 mask = np.zeros((height, width), dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False mask[y_min:y_max, x_min:x_max] = True else: result[i, j] = True return result,mask dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result,mask = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=40) print(result.shape)这段代码有什么问题吗

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作,为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式,用嘴少量的代码实现attention机制,在上述代码里修改。

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