rp1_masked = np.ma.masked_outside(rp1, -30, 30) # 画图 h = ax.contourf(lon, lat, rp1_masked, cmap='RdYlGn', transform=ccrs.PlateCarree())什么意思

这段代码的作用是将`rp1`数组中不在-30到30之间的值剔除，并将剔除后的结果保存在`rp1_masked`中。然后使用`ax.contourf()`函数画出经纬度网格为`lon,lat`，填充值为`rp1_masked`的等值线图，使用的颜色映射为`RdYlGn`，投影方式为`ccrs.PlateCarree()`。

具体来说，`np.ma.masked_outside()`函数的作用是创建一个掩码数组，将不在指定范围内的值设为掩码，只保留在指定范围内的值。在这里，我们将不在-30到30之间的值设为掩码，这些掩码的位置在`rp1_masked`数组中的值为`--`，表示这些值在画图时会被忽略。

然后，我们使用`ax.contourf()`函数画出等值线图，其中填充值为`rp1_masked`，被掩码的值不会被填充，也不会在图中显示出来。这样就实现了只画出-30到30之间的`rp1`值的效果。

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解释 imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是用随机的蒙版对一组图片进行遮盖/掩码，生成遮盖后的图片以及对应的掩码图像，以便进行图像处理或者训练深度学习模型，其中imgs是输入的原始图片列表，imgs_masked是遮盖后的图片列表，masks是对应遮盖后的掩码图像列表。具体实现过程中，函数mask_random(img)用于生成随机的掩码图像，并将原始图像img使用掩码进行遮盖，得到遮盖后的图像img_masked及其对应的掩码图像mask，然后将img_masked及其mask分别加入imgs_masked与masks两个列表中。最后将imgs_masked与masks通过torch.stack()函数组装成张量数组，便于后续操作。

解释下列代码： imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

这段代码的功能是对一组图像进行随机遮挡，即将某些区域覆盖为黑色或白色，并返回遮挡后的图像和遮罩。具体来说，代码首先创建空的列表imgs_masked和masks，然后遍历 imgs 中的每张图像。对每幅图像都会调用 mask_random 函数，该函数会返回遮挡后的图像和相应的遮罩。imgs_masked和masks列表分别用于保存所有遮挡后的图像和遮罩，而后面的 torch.stack() 函数则将这些遮挡后的图像和遮罩拼接起来，以便于在之后的神经网络训练中使用。具体来说，imgs_masked 是形状为 (batch_size, channels, height, width) 的张量，其中 batch_size 是图像的数量，channels 是图像的通道数，height 和 width 分别表示图像的高度和宽度；而 masks 是形状为 (batch_size, channels, height, width) 的张量，其中的值为 0 或 1，表示像素是否被遮挡。