for ind,line in enumerate(wordList): # print('_______________________________________') # print(ind) for i in range(0,50): if 0 == index[ind][0]: fw = open('./cluster' + str(0) + '.txt', 'a+', encoding='utf-8') fw.write(line) # pass else: fw = open('./cluster' + str(1) + '.txt', 'a+', encoding='utf-8') fw.write(line) # pass为什么输出的文件里分词个数都是50的倍数

时间: 2024-04-13 07:28:10 浏览: 557
RAR

win_is_ind.rar_The Call

输出的文件中分词个数都是50的倍数,是因为在循环中,每次写入文件的时候,是将整个 `line` 写入,而不是根据当前循环的索引 `i` 写入。因此,无论循环多少次,写入的内容都是一样的,都是整个 `line`。如果你想要将每个 `line` 按照50的倍数进行写入,你可以按照以下方式进行修改: ```python for ind, line in enumerate(wordList): for i in range(0, 50): if 0 == index[ind][0]: fw = open('./cluster' + str(0) + '.txt', 'a+', encoding='utf-8') fw.write(line[i*50:(i+1)*50]) else: fw = open('./cluster' + str(1) + '.txt', 'a+', encoding='utf-8') fw.write(line[i*50:(i+1)*50]) ``` 这样,每次写入的内容就是 `line` 中从 `i*50` 到 `(i+1)*50` 的部分。这样就可以保证输出的文件中每个分词个数都是50的倍数了。
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import open3d as o3d#导入open3d库,用于点云处理和可视化 import numpy as np#导入numpy库,用于数值计算 #读取点云数据 pcd=o3d.io.read_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output4.pcd") #使用read_point_cloud函数,读取点云数据文件,返回一个PointCloud对象 # 统计离群点滤波 cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0) # 使用remove_statistical_outlier函数,输入邻居数和标准差倍数,返回滤波后的点云和索引 def display_inlier_outlier(cloud, ind): # 定义一个函数,用来绘制两个点云的对比图,输入参数是原始点云和索引 inlier_cloud=cloud.select_by_index(ind) # 使用select_by_index函数,根据索引选择滤波后的点云,返回一个PointCloud对象 outlier_cloud=cloud.select_by_index(ind, invert=True) # 使用select_by_index函数,根据索引选择离群点,返回一个PointCloud对象,注意要设置invert参数为True print("Showing outliers (red) and inliers (gray): ") # 打印提示信息 outlier_cloud.paint_uniform_color([1,0,0]) #使用paint_uniform_color函数,给离群点涂上红色 inlier_cloud.paint_uniform_color([0.8,0.8,0.8])# 使用paint_uniform_color函数,给滤波后的点云涂上灰色 o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud,outlier_cloud])#使用draw_geometries函数,绘制两个点云的对比图,输入参数是一个包含两个PointCloud对象的列表 o3d.io.write_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output5.pcd",inlier_cloud)请帮我整理一下这段代码

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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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