解释以下代码: m_scatter->seriesList().first()->dataProxy()->addItems(m_data);
时间: 2024-04-04 15:32:41 浏览: 16
这段代码的作用是往 QChart 中添加散点图数据。具体来说:
- `m_scatter` 是 QChart 对象中的一个散点图对象。
- `seriesList()` 返回 QChart 中所有的数据系列(series)对象,`first()` 代表第一个数据系列对象。
- `dataProxy()` 返回数据系列对象中的数据代理(proxy)对象。
- `addItems()` 是数据代理对象的函数,用于添加数据项。`m_data` 是一个存放数据项的 QVector 对象。
因此,这段代码的作用就是将 `m_data` 中的数据项添加到 QChart 的第一个散点图数据系列中。
相关问题
supermarket_sales - sheet1.csv散点图代码
以下是使用 Python 和 Matplotlib 库绘制 supermarket_sales - sheet1.csv 数据集中 "Total" 和 "Quantity" 两列的散点图的示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
data = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')
# 提取 Total 和 Quantity 两列的数据
total = data['Total']
quantity = data['Quantity']
# 绘制散点图
plt.scatter(quantity, total)
# 添加标题和轴标签
plt.title('Total vs Quantity')
plt.xlabel('Quantity')
plt.ylabel('Total')
plt.show()
```
运行代码后,将会绘制出散点图,其中横轴为 "Quantity" 列的数据,纵轴为 "Total" 列的数据。您可以根据需要调整代码中的数据列名称和图表标题、标签等参数。
Focal loss代码如下:class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和,请用pytorch代码实现LMF损失函数
下面是LMF损失函数的PyTorch代码实现,其中alpha和beta是Focal loss和LDAM loss的权重,需要根据具体情况进行调整:
```
class LMF(nn.Module):
def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, alpha=0.25, gamma=2, beta=0.5):
super(LMF, self).__init__()
self.focal_loss = FocalLoss(alpha=alpha, gamma=gamma, weight=weight)
self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, s=s)
self.alpha = alpha
self.beta = beta
def forward(self, x, target):
focal_loss = self.focal_loss(x, target)
ldam_loss = self.ldam_loss(x, target)
loss = self.alpha * focal_loss + self.beta * ldam_loss
return loss
```
其中,输入参数x是模型的输出,target是真实标签。cls_num_list是每个类别的样本数列表,max_m是LDAM loss中的一个参数,weight是交叉熵损失函数中的权重,s是LDAM loss中的一个参数,alpha和beta是Focal loss和LDAM loss的权重。最终返回LMF损失函数的值。