MATLAB类创建教程:深入理解class和matlab_class

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0 下载量 165 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"MATLAB中类的创建与应用知识分享" 在MATLAB中,类(class)是一种复杂的数据类型,它允许用户创建自定义的数据结构和方法,以封装数据及其操作。通过类,可以将数据组织成有逻辑关系的集合,并为这些集合编写专属的方法,从而实现代码的模块化和复用。在MATLAB的面向对象编程中,类的创建和使用是核心概念之一。 ### 类的创建 创建类的基本步骤包括定义类的属性(properties)、方法(methods)以及构造函数(constructor)。下面将详细介绍这些组成部分以及它们在MATLAB中的实现方式。 #### 属性(Properties) 属性是类中存储数据的变量,它定义了类的状态。属性可以是公开的(public),也可以是私有的(private)。公开属性允许类的外部访问和修改,而私有属性则只能在类的方法内部访问和修改。 在MATLAB中定义属性的语法通常如下: ```matlab classdef ClassName properties % 公开属性 PublicProperty1 PublicProperty2 % 私有属性 private PrivateProperty1 PrivateProperty2 end end ``` #### 方法(Methods) 方法是类中定义的行为或者函数。在MATLAB中,方法可以分为静态方法和实例方法。静态方法不需要创建对象实例即可调用,而实例方法需要通过对象实例来调用。 定义方法的语法如下: ```matlab classdef ClassName methods % 实例方法 function result = InstanceMethod(obj, inputArgs) % 方法体 end % 静态方法 function result = StaticMethod(inputArgs) % 方法体 end end end ``` #### 构造函数(Constructor) 构造函数是一种特殊的方法,其名称与类名相同。它在创建类的新实例时自动调用,用于初始化对象属性的值。 在MATLAB中定义构造函数的语法如下: ```matlab classdef ClassName properties % 属性定义 end methods function obj = ClassName构造函数名(inputArgs) % 初始化属性 end end end ``` ### 类的使用 创建了类之后,就可以使用类来创建对象并调用其方法了。创建对象的基本语法为: ```matlab obj = ClassName(构造函数参数); ``` 调用对象方法的语法为: ```matlab result = obj.InstanceMethodName(方法参数); ``` ### 文件结构 在MATLAB中,一个类的定义通常放在一个以.m结尾的文件中,文件名与类名相同。例如,如果类名为`ClassName`,则其定义文件名应为`ClassName.m`。如果类定义中包含静态方法或私有方法,则这些方法可以在其他同名的`+ClassName`文件夹下的.m文件中定义。 ### 参考资料 由于给定的文件信息中提到“类.txt”和“***.txt”,这些文件可能包含关于MATLAB类创建和使用的具体示例和详细解释。PUDN是一个提供各种编程资源的网站,其中可能包含相关的教程、示例代码以及解答常见问题的讨论。通过阅读这些资料,用户可以更深入地了解MATLAB类的概念和应用。 ### 结语 MATLAB类的创建和使用是提高编程效率和代码质量的重要手段。通过掌握类的知识,可以编写更加模块化和可维护的代码,同时使得代码结构更加清晰,提高开发和调试的效率。本资源摘要信息提供了关于MATLAB类创建和应用的初步知识介绍,并建议用户进一步查阅相关文档和实例以深化理解。

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

2023-06-11 上传