aoc-xchange:Python实现CAD文件的多格式处理

需积分: 9 1 下载量 16 浏览量 更新于2024-12-14 1 收藏 45.01MB ZIP 举报
资源摘要信息: "aoc-xchange:CAD 文件读取、写入和转换" aoc-xchange是一个开源项目,它提供了一个专门的Python包,名为aocxchange。这个包允许用户在不同类型的CAD文件格式之间进行转换和处理。具体来说,aocxchange支持以下几种文件格式: 1. IGES(Initial Graphics Exchange Specification):这是一种常见的CAD文件格式,用于存储和传输工程图纸、产品设计和其他几何设计数据。IGES文件是一种开放标准,被广泛应用于各种设计和制造领域。 2. STEP(Standard for the Exchange of Product Model Data):这是一种更为现代和复杂的CAD文件格式,旨在提供更精确的几何表示以及产品的整个生命周期内的数据交换能力。STEP格式文件通常用于工业设计和制造领域,因为它们支持高度精确的数据表达。 3. BREP(Boundary Representation):这是一种用于描述3D对象边界的模型表示方法,是计算机图形和几何建模中的一种技术。它表示一个物体是由其表面的边界来定义的。 4. STL(Stereolithography):是另一种用于3D打印和快速原型制造的文件格式。STL文件包含一系列的三角形,这些三角形近似表示了三维对象的表面。 除了上述CAD文件格式,aocxchange还能读取2D箔截面定义文件(.dat文件)。这些文件通常包含有关特定材料或部件截面的信息,可能用于精确的材料加工过程。 aocxchange项目背后的支撑技术是PythonOCC,这是OpenCascade Community Edition(OpenCASCADE)的一个Python接口。OpenCASCADE是一个开源的3D CAD建模内核,提供了工业级的3D几何建模能力。PythonOCC通过Python语言为OpenCASCADE提供了方便的封装,使得Python开发者可以更容易地使用这一强大的3D建模工具。 在使用aocxchange进行文件导入和转换时,需要注意的是,即使是外观上相似的几何图形,在不同文件格式中也可能具有不同的拓扑结构。这意味着在转换过程中,可能会因为格式之间的差异而导致数据的不一致。在处理固体几何图形时,推荐使用STEP文件格式,因为它提供了数学上的精确描述,并且可能需要更多的努力去处理其他格式。对于曲面几何图形,虽然STEP和IGES提供了数学定义,而STL基本上存储了一堆近似的三角形,但各种文件类型都可以使用。用户在选择文件格式时应根据具体的应用需求和精度要求来决定使用哪种格式。 在项目开发和使用过程中,开发者应该始终保持对CAD文件数据准确性和完整性的关注。这需要开发者具备对各种CAD文件格式特点的理解,以及对相关工具和库的熟练运用。了解和掌握aoc-xchange项目中提供的aocxchange Python包,对于任何需要在CAD文件之间进行转换的开发者来说,都是一个非常实用和强大的工具。

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线,平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

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