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解释下列代码 for i, pt in enumerate(points):#mei ju pt2d = np.zeros(img_shape, dtype=np.float32) if int(pt[1])<img_shape[0] and int(pt[0])<img_shape[1]: pt2d[int(pt[1]),int(pt[0])] = 1. else: continue if g

时间: 2023-05-23 14:01:45 浏览: 97
这段代码使用了Python内置函数`enumerate()`，其中`points` 是一个列表或其他可迭代对象。 函数`enumerate()`会把列表（或可迭代对象）中每个元素和它的下标，也就是索引值配对起来，并将它们作为元组返回，其中索引值从0开始。 这个循环遍历`points`的每个元素，同时为每个元素生成一个索引值，`i`是索引值，`pt`是当前元素。换句话说，这个循环会为每一个`point`（点）和它在`points`列表中的索引值配对，并循环处理这些元组。 因此，在执行这段代码时，可以使用`pt`获取当前点的值，使用`i`获取当前点在列表中的索引值。
相关问题

def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape = (1, len(words)), dtype = np.bool) y_vec[0, word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape = (1, max_len, len(words)), dtype = np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0, t, word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec, y_vec i += 1

这段代码是一个Python生成器函数，用于从文本文件中生成输入和输出数据对。它使用了一个循环来不断地从文件中读取长度为`max_len`的文本片段，并将其转换为对应的输入和输出向量。其中，`files_content`是整个文本文件的内容，`words`是词汇表，`word2numF`是将词汇映射为整数的函数。 具体地，每次生成器函数运行时，它会读取从文件中索引`i`开始、长度为`max_len`的文本片段，并将其转换为一个长度为`max_len`、向量维度为`len(words)`的输入向量`x_vec`。同时，它还会将接下来的一个字符`y`转换为一个长度为`1`、向量维度为`len(words)`的输出向量`y_vec`，其中只有第`word2numF(y)`个位置为1，其余位置都为0。接着，生成器会将这个输入和输出向量对`(x_vec, y_vec)`作为一个数据点来生成，并通过`yield`语句将其返回。最后，生成器会将索引`i`加上`1`，以便在下一个循环中读取下一个文本片段。 需要注意的是，由于这是一个无限循环的生成器函数，因此在使用时需要手动设置停止条件，否则它将一直生成数据。例如，可以通过设置一个最大的数据点数量来控制生成数据的数量。

def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg逐句解释

这段代码定义了两个函数，都是用于将一个模型输出的标签图像转换为 RGB 彩色图像。 - `def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES):`：定义了一个名为 out_to_rgb 的函数，接受三个参数：out 表示模型输出的标签图像，PALETTE 表示颜色调色板，CLASSES 表示类别列表。 - `palette = np.array(PALETTE)`：将 PALETTE 转换为 numpy 数组，并将其赋值给变量 palette。 - `assert palette.shape[0] == len(CLASSES)`：断言 PALETTE 中的行数与 CLASSES 的长度相等，即每个类别对应了一种颜色。 - `assert palette.shape[1] == 3`：断言 PALETTE 中每个颜色由三个通道组成，即为 RGB 格式。 - `assert len(palette.shape) == 2`：断言 PALETTE 是一个二维数组。 - `color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8)`：创建一个 shape 为 (out.shape[0], out.shape[1], 3) 的全 0 numpy 数组，用于存储转换后的 RGB 彩色图像。 - `for label, color in enumerate(palette):`：遍历颜色调色板 PALETTE，获取每种颜色以及其对应的标签值。 - `color_seg[out == label, :] = color`：将标签图像中值为 label 的像素的 RGB 值赋为 color。 - `tran=transforms.ToTensor()`：创建一个 torchvision.transforms.ToTensor() 的实例，用于将 numpy 数组转换为 torch.Tensor。 - `color_seg=tran(color_seg)`：将经过转换后的 numpy 数组 color_seg 转换为 torch.Tensor，并将其赋值给变量 color_seg。 - `return color_seg`：返回转换后的 RGB 彩色图像，类型为 torch.Tensor。 - `def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES):`：定义了一个名为 out_to_rgb_np 的函数，与 out_to_rgb 函数的实现基本相同，只是最后直接返回 numpy 数组类型的 RGB 彩色图像。
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x_note = [] x_offset = [] for press_time_dict in midi_list: last_offset = Fraction(0, 1) sorted_keys = sorted(press_time_dict.keys(), key=lambda t: float(Fraction(t))) for i, key in enumerate(sorted_keys): note_arr = np.zeros(shape=(len(total_keys), len(duration_keys)), dtype=np.float32) for note, duration in press_time_dict[key]: note_arr[total_keys.index(note), duration_keys.index(duration)] = 1. note_arr[np.max(note_arr, axis=-1) == 0., duration_keys.index('0')] = 1. cur_offset = Fraction(key) x_offset.append(str(cur_offset - last_offset)) last_offset = cur_offset x_note.append(note_arr) x_note = np.stack(x_note, axis=0) offset_keys = list(set(x_offset)) x_offset_idx = np.array([offset_keys.index(offset_type) for offset_type in x_offset]) x_offset = np.eye(len(offset_keys), dtype=np.int32)[x_offset_idx] x_offset = np.array(x_offset, dtype=np.float32) np.save("notes_array.npy", x_note) np.save("offsets_array.npy", x_offset) np.save("note_keys_dict.npy", total_keys) np.save("note_offsets_dict.npy", offset_keys) np.save("note_durations_dict.npy", duration_keys)

这段代码的作用是将midi_list列表中的所有键值对转换为神经网络的输入格式。具体来说，它将每个键值对转换为一个二维数组，其中每行表示一个音符，每列表示一个持续时间。对于每个键值对，它还将其对应的偏移量...

def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool) y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1怎么把检测第一个数改为第四个

可以通过修改 i 的初始值来实现将 i 的检测从第一个数改为... for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1 在上述代码中，将 i 的初始值设为 3 即可。

def Gabor_process(img): # get shape H, W, _ = img.shape # gray scale gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32) # define angle As = [0, 45, 90, 135] # prepare pyplot plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2) out = np.zeros([H, W], dtype=np.float32) # each angle for i, A in enumerate(As): # gabor filtering _out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A) # add gabor filtered image out += _out # scale normalization out = out / out.max() * 255 out = out.astype(np.uint8) return out

这是一个使用 Gabor 滤波器对图像进行处理的函数。具体来说，输入参数为图像，输出为处理后的图像。函数首先获取输入图像的尺寸和灰度图像，接着定义了一组 Gabor 滤波器的角度，并准备好 pyplot（可能是用于可视化...

class RNN: def init(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化参数 self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重矩阵 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵 self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重矩阵 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置 self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置 # 初始化隐藏状态 self.h = np.zeros((hidden_size, 1)) def forward(self, x): # 更新隐藏状态 self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, target, learning_rate): # 计算输出误差 dy = y - target # 计算隐藏状态误差 dh = np.dot(self.Why.T, dy) * (1 - self.h ** 2) # 计算权重和偏置的梯度 dWhy = np.dot(dy, self.h.T) dby = np.sum(dy, axis=1, keepdims=True) dWxh = np.dot(dh, x.T) dWhh = np.dot(dh, self.h.T) dbh = np.sum(dh, axis=1, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.Why -= learning_rate * dWhy self.by -= learning_rate * dby self.Wxh -= learning_rate * dWxh self.Whh -= learning_rate * dWhh self.bh -= learning_rate * dbh 帮写一下用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型train函数以及test函数

for i, word in enumerate(set(" ".join(train_texts).split())): word_to_index[word] = i index_to_word[i] = word # 将文本转换为数字序列 def text_to_sequence(text): seq = [] for word in text.split():...

请修改以下代码使它输出正确的结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1 mat_V = np.zeros((N, N)) for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0jkx[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in range(N): for j in range(N): G[i, j] = -1.0j / k * np.exp(1.0j * k * abs(x[i] - xp[j])) return G def change_of_var(node, weight, a, b, N): nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)] return nop, wp N = 298 # 节点的个数 a = -1.5 # 积分下限 b = 1.5 # 积分上限 k_vec = np.arange(0.5, 6.0) # 波数k的取值 x = np.linspace(a, b, N) dx = (b - a) / (N - 1) psi = np.zeros((len(k_vec), N)) for i, k in enumerate(k_vec): V = square_poten_well(x, N) phi_k = phi(k, x, N) G = Green_func(k, x, x, N) node, weight = np.polynomial.legendre.leggauss(N) node = np.flip(node, axis=0) weight = np.flip(weight, axis=0) xp, wp = change_of_var(node, weight, a, b, N) m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, k in enumerate(k_vec): ax.plot(x, psi[i], label=f'k={k:.1f}') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('$|\psi|^2$') ax.legend() plt.show()

for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return np.exp(1.0j * k * x) def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) ...

class neuron: def __init__(self): self.t_rest = 0 self.Pn = np.zeros(len(time)) self.spike = np.zeros(len(time)) def out(self,S, w): for i, t in enumerate(time): if i==0: a1 = S[:,i] self.Pn[i] = np.dot(w,a1) - D self.spike[i] = 0 else: if t<=self.t_rest: self.Pn[i] = Pref self.spike[i] = 0 elif t>self.t_rest: if self.Pn[i-1]>Pmin: a1 = S[:,i] self.Pn[i] = self.Pn[i-1] + np.dot(w,a1) - 0.25 self.spike[i] = 0 else: self.Pn[i] = 0 self.spike[i] = 0 if self.Pn[i]>=Pth: self.Pn[i] += Pspike self.t_rest = t + t_ref self.spike[i] = 1 return self.spike

这是一个神经元类的代码，其中包含了初始化函数和输出函数。在初始化函数中，神经元的初始状态为静息状态，没有任何兴奋。在输出函数中，输入了神经元的输入信号S和权重w，通过计算输出神经元的脉冲。如果神经元的膜...

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从...

def load_data(opt): print("Loading {} dataset..." .format(opt.network)) idx_features_labels = np.genfromtxt("{}.content" .format(opt.network), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) #特征 labels = encode_onehot(idx_features_labels[:, -1]) # 类别的one-hot编码 idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}.cites".format(opt.network),dtype=np.float32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.float32).reshape(edges_unordered.shape) # 编码到编号的转换 adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32)

这是一个加载数据的函数，它的输入参数是 opt。函数会根据 opt 中的 network 字段的值来确定要加载哪个数据集。该函数会从文件中读取数据，其中 ".content" 文件包含节点的特征，".cites" 文件包含节点之间的边。...

import cv2 import numpy as np import torch from skimage.segmentation import slic from skimage.util import img_as_float # 读取A图像和B图像 img_a = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\1.png') img_b = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\2.jpg') # 转换为浮点数 img_a = img_as_float(img_a) img_b = img_as_float(img_b) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments_a = slic(img_a, n_segments=1000, compactness=10) segments_b = slic(img_b, n_segments=1000, compactness=10) # 计算A图像的超像素范围 segment_ids = np.unique(segments_a) segment_ranges = [] for segment_id in segment_ids: y, x = np.where(segments_a == segment_id) min_x, max_x = np.min(x), np.max(x) min_y, max_y = np.min(y), np.max(y) segment_ranges.append((min_x, min_y, max_x, max_y)) # 创建A图像的超像素范围图 segment_map_a = np.zeros_like(segments_a, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_map_a[min_y:max_y+1, min_x:max_x+1] = i # 使用A图像的超像素范围索引对B图像进行分割 segment_map_b = np.zeros_like(segments_b, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_id = segments_a[min_y, min_x] y, x = np.where(segments_b == segment_id) segment_map_b[y, x] = i # 转换为PyTorch张量 segment_map_b = torch.Tensor(segment_map_b).long() # 显示B图像的超像素范围图 cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。上述代码出现错误： cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

这个错误是因为在使用cv2.imshow()函数时，需要传入的...你可以使用以下代码将张量转换为NumPy数组并将其数据类型转换为np.uint8类型： cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy().astype(np.uint8))

解释代码：def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

这段代码是一个函数 main，它的输入参数是 args，其中包含了一些文件路径和其他参数。这个函数主要的任务是对给定的场景中的每个物体进行渲染，并保存渲染结果的图像。下面是这个函数的具体步骤： 1. 从文件中...

修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标：mport numpy as np # 定义高斯核函数 def gkernel(x, x0, sig): return np.exp(-(x-x0)**2/(2*sig**2)) # 定义曲率函数 def curvature(x, y): dy = np.gradient(y, x) ddy = np.gradient(dy, x) k = np.abs(ddy) / (1 + dy**2)**1.5 return k # 定义参数和数组 x1 = np.linspace(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值极大的点 idx_max = np.where(np.diff(np.sign(curv_list)) == -2)[0] + 1 x_max...

解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))

这段代码是一个 for 循环，在多智能体环境中为每个代理进行属性初始化。其中，enumerate(self.agents) 枚举了代理列表 self.agents 中的每个代理，并将其索引和值存储在 index 和 agent 变量中。 在循环中...

解释一下下列代码在python中的意思for j,param in enumerate(params): eps, min_samples = param model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) model.fit(X) y_hat = model.labels_ unique_y_hat = np.unique(y_hat) n_clusters = len(unique_y_hat) - (1 if -1 in y_hat else 0) print ("类别:",unique_y_hat,"；聚类簇数目:",n_clusters) core_samples_mask = np.zeros_like(y_hat, dtype=bool) core_samples_mask[model.core_sample_indices_] = True

这段代码是使用DBSCAN（一种基于密度的聚类算法）对数据进行聚类。params是一个元组列表，每个元组包含eps和min_samples两个参数，这些参数会在每次迭代中被用来调整DBSCAN的聚类效果。X是输入的数据集。 在循环中...

搭建无人机import gym from gym import spaces import itertools import numpy as np import dynamic_uav_new as dy # 假设有一个无人机动力学模型 import copy import math from math_tool import * import matplotlib.backends.backend_agg as agg import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.transforms as transforms import matplotlib.cm as cm from PIL import Image import matplotlib.image as mpimg import random class UAVEnv(): def __init__(self, boundary, length=2, num_obstacle=3, num_agents=4): self.length = length # 边界长度 self.num_obstacle = num_obstacle #障碍物数量 self.num_agents = num_agents #总智能体数量（3无人机+1目标） self.boundary = boundary #边界坐标 self.time_step = 0.1 # 步长 #运动参数 self.v_max = 0.1#无人机最大速度 self.v_max_e = 0.05 #目标最大速度 self.a_max = 0.04 #无人机加速度限制 self.a_max_e = 0.05 #目标加速度限制 self.L_sensor = 0.2 # 激光雷达最大探测距离 self.num_lasers = 16 # 激光束数量 self.multi_current_lasers = [[self.L_sensor for _ in range(self.num_lasers)] for _ in range(self.num_agents)] self.agents = ['agent_0', 'agent_1', 'agent_2', 'target'] self.info = np.random.get_state() # 随机种子 self.obstacles = [obstacle() for _ in range(self.num_obstacle)] self.history_positions = [[] for _ in range(num_agents)] # 定义动作空间 self.action_space = { 'agent_0': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(2,)), 'agent_1': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(2,)), 'agent_2': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(2,)), 'target': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(2,)) } # action represents [a_x,a_y] self.observation_space = { 'agent_0': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(26,)), 'agent_1': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(26,)), 'agent_2': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(26,)), 'target': spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, sha模拟环境

for i, (action, drone) in enumerate(zip(actions, self.drones)): new_state = drone.step(action) obs = new_state.copy() reward = -(obs[0]**2 + obs[1]**2 + obs[2]**2) # Example cost function done = ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx from matplotlib.patches import Circle from scipy.spatial.distance import cdist from scipy.sparse import lil_matrix try: from sklearn.cluster import KMeans has_sklearn = True except ImportError: print("警告: scikit-learn 未安装，将使用简化的粒球生成方法") has_sklearn = False class GranularBallGraph: def __init__(self, points, n_clusters=10, overlap_threshold=0.1): self.points = points self.n_clusters = n_clusters self.overlap_threshold = overlap_threshold self.balls = [] self.graph = None def generate_granular_balls(self): """生成粒球 - 支持两种方式""" if has_sklearn and len(self.points) > self.n_clusters: # 使用K-Means聚类方法 kmeans = KMeans(n_clusters=self.n_clusters, random_state=0, n_init=10) labels = kmeans.fit_predict(self.points) self.balls = [] for i in range(self.n_clusters): cluster_points = self.points[labels == i] if len(cluster_points) > 0: center = kmeans.cluster_centers_[i] radius = np.max(np.linalg.norm(cluster_points - center, axis=1)) self.balls.append((center, radius, cluster_points)) else: # 简化的粒球生成方法（不使用sklearn） print(f"使用简化的粒球生成方法（点数量: {len(self.points)}）") self.balls = [] n = min(self.n_clusters, len(self.points)) indices = np.random.choice(len(self.points), n, replace=False) for idx in indices: center = self.points[idx] # 计算到最近点的距离作为半径 dists = np.linalg.norm(self.points - center, axis=1) dists.sort() radius = dists[min(5, len(dists) - 1)] # 取第5近的距离作为半径 self.balls.append((center, radius, self.points[dists <= radius])) def build_graph(self): """构建粒球图结构""" if not self.balls: print("错误: 未生成粒球，请先调用 generate_granular_balls()") return n_balls = len(self.balls) adj_matrix = lil_matrix((n_balls, n_balls), dtype=int) centers = np.array([ball[0] for ball in self.balls]) radii = np.array([ball[1] for ball in self.balls]) # 计算粒球中心间的距离 dist_matrix = cdist(centers, centers) # 判断粒球是否相交 for i in range(n_balls): for j in range(i + 1, n_balls): # 计算重叠比例 distance = dist_matrix[i, j] min_radius = min(radii[i], radii[j]) if min_radius > 0: # 防止除以零 overlap_ratio = (radii[i] + radii[j] - distance) / min_radius if overlap_ratio > self.overlap_threshold: adj_matrix[i, j] = 1 adj_matrix[j, i] = 1 # 创建NetworkX图 self.graph = nx.Graph() for i in range(n_balls): self.graph.add_node(i, center=centers[i], radius=radii[i]) for i in range(n_balls): for j in adj_matrix.rows[i]: if i < j: # 避免重复添加边 self.graph.add_edge(i, j) def visualize_2d(self, show_points=True, show_balls=True, show_graph=True): """可视化2D粒球图""" if self.points.shape[1] != 2: print("警告: 可视化仅支持2D数据") return plt.figure(figsize=(10, 8)) # 绘制原始点云 if show_points: plt.scatter(self.points[:, 0], self.points[:, 1], c='blue', s=10, alpha=0.6, label='点云') # 绘制粒球 if show_balls and self.balls: for i, (center, radius, _) in enumerate(self.balls): circle = Circle(center, radius, fill=False, edgecolor='red', alpha=0.4, linestyle='--') plt.gca().add_patch(circle) plt.text(center[0], center[1], f'B{i}', fontsize=9, ha='center', va='center') # 绘制图结构 if show_graph and self.graph: pos = {i: ball[0] for i, ball in enumerate(self.balls)} nx.draw(self.graph, pos, node_size=50, node_color='green', edge_color='gray', width=1.5, alpha=0.7) plt.title('粒球图 (Granular Ball Graph)') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.grid(alpha=0.3) plt.legend() plt.axis('equal') plt.show() def reconstruct_surface(self, resolution=0.1): """简单的表面重建（仅用于2D数据）""" if self.points.shape[1] != 2: print("警告: 表面重建目前仅支持2D数据") return if not self.balls: print("错误: 未生成粒球，请先调用 generate_granular_balls()") return # 创建网格 x_min, y_min = np.min(self.points, axis=0) x_max, y_max = np.max(self.points, axis=0) x = np.arange(x_min, x_max, resolution) y = np.arange(y_min, y_max, resolution) xx, yy = np.meshgrid(x, y) grid_points = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()] # 判断点是否在任意粒球内 surface_mask = np.zeros(len(grid_points), dtype=bool) for center, radius, _ in self.balls: dist = np.linalg.norm(grid_points - center, axis=1) surface_mask |= (dist <= radius) # 可视化重建表面 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.scatter(grid_points[surface_mask, 0], grid_points[surface_mask, 1], c='blue', s=1, alpha=0.3, label='重建表面') plt.scatter(self.points[:, 0], self.points[:, 1], c='red', s=15, alpha=0.7, label='原始点') # 添加粒球中心 centers = np.array([ball[0] for ball in self.balls]) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='green', s=50, marker='x', label='粒球中心') plt.title('基于粒球图的表面重建') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.grid(alpha=0.3) plt.axis('equal') plt.show() # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 生成示例点云数据（2D圆环） np.random.seed(42) n_points = 700 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_points) r = 5 + np.random.rand(n_points) * 2 points = np.c_[r * np.cos(theta), r * np.sin(theta)] noise = np.random.randn(n_points, 2) * 0.3 points += noise # 创建并构建粒球图 print("创建粒球图...") gbg = GranularBallGraph(points, n_clusters=10) gbg.generate_granular_balls() gbg.build_graph() # 输出信息 if gbg.balls: print(f"生成粒球数量: {len(gbg.balls)}") avg_radius = np.mean([ball[1] for ball in gbg.balls]) print(f"平均半径: {avg_radius:.2f}") if gbg.graph: print(f"图结构: {gbg.graph.number_of_nodes()} 个节点, {gbg.graph.number_of_edges()} 条边") # 可视化 gbg.visualize_2d(show_points=True, show_balls=True, show_graph=True) gbg.reconstruct_surface()

pos = {i: ball[0] for i, ball in enumerate(self.balls)} for edge in self.graph.edges(): line = np.array([pos[edge[0]], [pos[edge[1]]]) ax.plot(line[:,0], line[:,1], line[:,2], 'gray', alpha=0.5) ...

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