#encoding=utf8 import numpy as np #计算样本间距离 def distance(x, y, p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float):x到y的距离 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# #计算质心 def cal_Cmass(data): ''' input:data(ndarray):数据样本 output:mass(ndarray):数据样本质心 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return Cmass #计算每个样本到质心的距离，并按照从小到大的顺序排列 def sorted_list(data,Cmass): ''' input:data(ndarray):数据样本 Cmass(ndarray):数据样本质心 output:dis_list(list):排好序的样本到质心距离 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return dis_list 根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 部分补充代码，计算样本间距离 distance(x, y, p=2) 方法： x:第一个样本的坐标 y:第二个样本的坐标 p:等于1时为曼哈顿距离，等于 2 时为欧氏距离构造计算所有样本质心的方法 cal_Cmass(data)： data：数据样本与将所有样本到质心距离按从小到大排序的方法 sorted_list(data,Cmass)： data：数据样本 Cmass：数据样本质心函数说明 numpy 方法： numpy.sum(array, axis) 指定轴上数组元素累加求和。 numpy.sum([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],axis=0) [12 15 18] 其中，array 为输入数组； axis为沿axis轴元素求和，以3维数组为例，axis=0 为沿x轴累加求和，axis=1 为沿y轴累加求和。 numpy.mean(array, axis) 指定轴上数组元素计算算术平均数。 numpy.mean([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],axis=0) [4. 5. 6.] numpy.power(array, n) 返回数组元素的n次方，若n为数组，则应该与array数组形状匹配。 numpy.power([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], [1,2,3]) [[ 1 4 27] [ 4 25 216] [ 7 64 729]] 测试说明只需返回预测结果即可，程序内部会检测您的代码，计算正确则视为通过。如：输入：[[2,3,4],[4,5,6],[5,6,7]] 输出：[0.5773502691896255,2.309401076758503,2.886751345948129] 输入：[[8,8,8],[7,7,7],[9,9,9]] 输出：[0.0, 1.7320508075688772, 1.7320508075688772]

#encoding=utf8 import numpy as np def distance(x,y,p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float):x到y的距离 ''' #***** Begin # # End *****#

import numpy as np def manhattan_distance(x, y): """ 计算两个向量之间的曼哈顿距离。参数: x (np.ndarray): 向量x y (np.ndarray): 向量y 返回: float: 曼哈顿距离 """ return np.sum(np.abs(x -...

#encoding=utf8 import numpy as np #实现核函数 def kernel(x,sigma=1.0): ''' input:x(ndarray):样本 output:x(ndarray):转化后的值 ''' #***** Begin # # End *****# return x

distance = np.linalg.norm(x - y) ** 2 # 计算欧氏距离平方 return np.exp(-gamma * distance) --- ### 二、应用示例假设有两个向量$x = [2, 1]$和$y = [3, -2]$： python x = np.array([2, 1]) y = np...

#encoding=utf8 import numpy as np #计算样本间距离 def distance(x, y, p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float):x到y的距离 ''' #***** Begin # # End # #计算质心 def cal_Cmass(data): ''' input:data(ndarray):数据样本 output:mass(ndarray):数据样本质心 ''' # Begin # # End # return Cmass #计算每个样本到质心的距离，并按照从小到大的顺序排列 def sorted_list(data,Cmass): ''' input:data(ndarray):数据样本 Cmass(ndarray):数据样本质心 output:dis_list(list):排好序的样本到质心距离 ''' # Begin # # End *****# return dis_list

- 当 p=2 时，计算的是欧氏距离（L2 范数）：$\text{distance} = \sqrt{\sum (x_i - y_i)^2}$。 --- ### 2. 计算质心 cal_Cmass python def cal_Cmass(data): ''' input:data(ndarray):数据样本 output...

#encoding=utf8 import numpy as np #计算样本间距离 def distance(x, y, p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float):x到y的距离 ''' #***** Begin # # End # #计算质心 def cal_Cmass(data): ''' input:data(ndarray):数据样本 output:mass(ndarray):数据样本质心 ''' # Begin # # End # return Cmass #计算每个样本到质心的距离，并按照从小到大的顺序排列 def sorted_list(data,Cmass): ''' input:data(ndarray):数据样本 Cmass(ndarray):数据样本质心 output:dis_list(list):排好序的样本到质心距离 ''' # Begin # # End *****# return dis_list

def distance(x, y, p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float):x到y的距离 ''' # 计算p范数距离 ...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np np.random.seed(10) #encoding=utf8 import numpy as np def distance(x,y,p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float):x到y的距离 ''' def model_train(x, y): """ x : 特征值 y : 目标值 """ #***** Begin *# dis2 = np.sum(np.abs(x-y)p) dis = np.power(dis2,1/p) return dis #*** End *# # 请根据注释正确补充代码，让程序能够输出正确答案 # Begin # # 将给出的特征向量中分出80%作为模型训练数据，剩下作为测试数据 # 实例化一个knn的分类器 # 传入训练数据进行模型训练 # 传入测试数据对模型得分进行评估 # End **** # return score if name == 'main': digit = load_digits() x = digit.data y = digit.target model_score = model_train(x, y) print(model_score)

import numpy as np from sklearn.neighbors import DistanceMetric # 定义自定义欧氏距离函数 def custom_euclidean_distance(x, y): return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2)) # 定义自定义曼哈顿距离函数 def ...

地形空间插值精度对比研究：从实验设计到结果分析

本文综述了地形空间插值研究的现状，深入探讨了空间插值理论基础和实践操作方法，包括最邻近插值法、反距离加权插值法和克里金插值法等。文章详细阐述了这些方法的定义、目的、意义以及精度评价指标，并对实验设计、...

运行 import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import pandas as pd from datetime import datetime import math from scipy.spatial import distance as dist import librosa import noisereduce as nr import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from pydub import AudioSegment import wave import contextlib import joblib # 初始化MediaPipe模型 mp_pose = mp.solutions.pose mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils pose = mp_pose.Pose( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5, model_complexity=2 ) # 姿态类型定义 POSTURE_TYPES = [ "双臂放下", "单手指点", "双手指点", "双手合掌", "左侧身", "右侧身", "背身", "上举手臂", "无人" ] # ====================== 姿态分析模块（含自动学习） ====================== class PostureAnalyzer: def init(self, auto_learn=True): self.posture_history = [] self.current_posture = "未知" self.posture_timers = {p: 0 for p in POSTURE_TYPES} self.last_posture_time = 0 self.transition_count = 0 self.shoulder_instability = 0 self.leg_instability = 0 self.auto_learn = auto_learn # 姿态定义阈值（初始值） self.POSTURE_THRESHOLDS = { "双臂放下": {"shoulder_angle": (160, 200), "elbow_angle": (160, 200)}, "单手指点": {"elbow_angle": (60, 120), "wrist_height": 0.7}, "双手指点": {"elbow_angle": (60, 120), "wrist_distance": 0.2}, "双手合掌": {"wrist_distance": (0.05, 0.15), "hand_height": (0.3, 0.7)}, "左侧身": {"shoulder_hip_angle": (70, 110), "hip_knee_angle": (160, 200)}, "右侧身": {"shoulder_hip_angle": (70, 110), "hip_knee_angle": (160, 200)}, "背身": {"visibility": (0.5, 1.0)}, "上举手臂": {"elbow_angle": (30, 90), "wrist_height": 0.8} } # 自动学习数据结构 self.posture_features = {p: [] for p in POSTURE_TYPES} self.posture_classifier = None self.scaler = StandardScaler() # 检查并加载预训练模型 # model_path = "models/posture/posture_model.joblib" # if os.path.exists(model_path): # self.load_learning_model(model_path) # elif auto_learn: # print("未找到预训练姿态模型，将从零开始学习...") # else: # print("警告: 未找到姿态模型且未启用自动学习") # 加载已有的学习模型（如果存在） if os.path.exists("posture_model.joblib"): self.load_learning_model() def save_learning_model(self): """保存学习到的模型""" model_data = { 'classifier': self.posture_classifier, 'scaler': self.scaler, 'thresholds': self.POSTURE_THRESHOLDS } joblib.dump(model_data, "posture_model.joblib") print("姿态模型已保存") # def load_learning_model(self, model_path="posture_model.joblib"): # """加载学习到的模型""" # model_data = joblib.load(model_path) # self.posture_classifier = model_data['classifier'] # self.scaler = model_data['scaler'] # self.POSTURE_THRESHOLDS = model_data['thresholds'] # print("姿态模型已加载") def load_learning_model(self): """加载学习到的模型""" model_data = joblib.load("posture_model.joblib") self.posture_classifier = model_data['classifier'] self.scaler = model_data['scaler'] self.POSTURE_THRESHOLDS = model_data['thresholds'] print("姿态模型已加载") def train_classifier(self): """训练姿态分类器""" # 准备训练数据 X = [] y = [] for posture, features_list in self.posture_features.items(): if len(features_list) > 10: # 确保有足够样本 for features in features_list: X.append(features) y.append(POSTURE_TYPES.index(posture)) if len(X) < 100: # 样本不足 print("样本不足，无法训练分类器") return # 数据标准化 X = self.scaler.fit_transform(X) # 训练测试分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 创建并训练分类器 self.posture_classifier = KMeans(n_clusters=len(POSTURE_TYPES), random_state=42) self.posture_classifier.fit(X_train) # 评估模型 train_score = self.posture_classifier.score(X_train) test_score = self.posture_classifier.score(X_test) print(f"姿态分类器训练完成 - 训练得分: {train_score:.2f}, 测试得分: {test_score:.2f}") # 保存模型 self.save_learning_model() def extract_features(self, keypoints): """从关键点提取特征向量""" # 获取必要的关键点 left_shoulder = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER.value] right_shoulder = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER.value] left_elbow = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_ELBOW.value] right_elbow = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ELBOW.value] left_wrist = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_WRIST.value] right_wrist = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_WRIST.value] left_hip = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HIP.value] right_hip = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_HIP.value] left_knee = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_KNEE.value] right_knee = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_KNEE.value] # 计算特征 features = [ # 肩部特征 abs(left_shoulder[1] - right_shoulder[1]), # 肩部不平度 dist.euclidean((left_shoulder[0], left_shoulder[1]), (right_shoulder[0], right_shoulder[1])), # 肩宽 # 手臂特征 self.calculate_angle(left_shoulder, left_elbow, left_wrist), # 左肘角度 self.calculate_angle(right_shoulder, right_elbow, right_wrist), # 右肘角度 left_wrist[1], # 左手腕高度 right_wrist[1], # 右手腕高度 dist.euclidean((left_wrist[0], left_wrist[1]), (right_wrist[0], right_wrist[1])), # 手腕间距离 # 身体特征 self.calculate_angle(left_shoulder, left_hip, left_knee), # 左髋角度 self.calculate_angle(right_shoulder, right_hip, right_knee), # 右髋角度 abs(left_hip[1] - right_hip[1]), # 髋部不平度 abs(left_knee[1] - right_knee[1]), # 膝盖不平度 ] return features def calculate_angle(self, a, b, c): """计算三个点之间的角度""" radians = np.arctan2(c[1] - b[1], c[0] - b[0]) - np.arctan2(a[1] - b[1], a[0] - b[0]) angle = np.abs(radians * 180.0 / np.pi) return angle if angle < 180 else 360 - angle def analyze_frame(self, frame, timestamp): """分析视频帧中的姿态""" # 转换颜色空间并处理 image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = pose.process(image) if not results.pose_landmarks: self.current_posture = "无人" return None # 提取关键点坐标 landmarks = results.pose_landmarks.landmark keypoints = {} for idx, landmark in enumerate(landmarks): keypoints[idx] = (landmark.x, landmark.y, landmark.visibility) # 姿态识别 if self.posture_classifier and self.auto_learn: # 使用学习到的分类器 features = self.extract_features(keypoints) scaled_features = self.scaler.transform([features]) posture_idx = self.posture_classifier.predict(scaled_features)[0] posture = POSTURE_TYPES[posture_idx] else: # 使用基于规则的识别 posture = self.detect_posture(keypoints) # 收集样本用于学习 if self.auto_learn: features = self.extract_features(keypoints) self.posture_features[posture].append(features) # 定期训练分类器 if len(self.posture_features[posture]) % 50 == 0: self.train_classifier() # 姿态变化检测 if posture != self.current_posture: self.transition_count += 1 self.current_posture = posture self.last_posture_time = timestamp # 更新姿态持续时间 self.posture_timers[posture] += 1 # 肩部和腿部稳定性分析 self.analyze_stability(keypoints, timestamp) return results def detect_posture(self, keypoints): """根据关键点检测具体姿态（基于规则）""" # 获取必要的关键点 left_shoulder = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER.value] right_shoulder = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER.value] left_elbow = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_ELBOW.value] right_elbow = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ELBOW.value] left_wrist = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_WRIST.value] right_wrist = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_WRIST.value] # 1. 检测手臂位置 if left_wrist[1] < 0.3 and right_wrist[1] < 0.3: return "上举手臂" # 2. 检测单手/双手指点 if self.is_pointing_gesture(left_elbow, left_wrist): return "单手指点" if not self.is_pointing_gesture(right_elbow, right_wrist) else "双手指点" # 3. 检测双手合掌 if dist.euclidean((left_wrist[0], left_wrist[1]), (right_wrist[0], right_wrist[1])) < 0.1: return "双手合掌" # 4. 检测身体朝向 body_orientation = self.detect_body_orientation(keypoints) if body_orientation != "正面": return body_orientation # 默认姿态 return "双臂放下" def analyze_stability(self, keypoints, timestamp): """分析肩部和腿部的稳定性""" # 肩部不平度计算 left_shoulder = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER.value] right_shoulder = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER.value] shoulder_diff = abs(left_shoulder[1] - right_shoulder[1]) if shoulder_diff > 0.08: # 阈值 self.shoulder_instability += 1 # 腿部晃动检测 left_hip = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HIP.value] right_hip = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_HIP.value] left_knee = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_KNEE.value] right_knee = keypoints[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_KNEE.value] hip_diff = abs(left_hip[1] - right_hip[1]) knee_diff = abs(left_knee[1] - right_knee[1]) if hip_diff > 0.1 or knee_diff > 0.15: self.leg_instability += 1 # ====================== 语音分析模块（本地处理） ====================== class SpeechAnalyzer: def init(self, reference_text, auto_adapt=True): self.reference_text = reference_text self.phoneme_accuracy = [] self.pronunciation_model = None self.auto_adapt = auto_adapt self.adaptive_model_path = "pronunciation_model.h5" # 检查并加载预训练模型 # model_path = "models/speech/pronunciation_model.h5" # if os.path.exists(model_path): # self.pronunciation_model = tf.keras.models.load_model(model_path) # print("已加载预训练发音模型") # 加载预训练模型 if os.path.exists(self.adaptive_model_path): self.pronunciation_model = tf.keras.models.load_model(self.adaptive_model_path) print("已加载自适应发音模型") def save_adaptive_model(self): """保存自适应发音模型""" if self.pronunciation_model: self.pronunciation_model.save(self.adaptive_model_path) print("自适应发音模型已保存") def extract_mfcc(self, audio_path, n_mfcc=13): """提取音频的MFCC特征""" try: # 读取音频文件 y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None) # 降噪 y = nr.reduce_noise(y=y, sr=sr) # 提取MFCC特征 mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc) # 计算均值和标准差 mfcc_mean = np.mean(mfcc, axis=1) mfcc_std = np.std(mfcc, axis=1) return np.concatenate([mfcc_mean, mfcc_std]) except Exception as e: print(f"音频处理错误: {str(e)}") return None def build_pronunciation_model(self, input_dim): """构建发音评估模型""" model = models.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), layers.Dropout(0.3), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model def train_adaptive_model(self, new_features, new_labels): """训练自适应发音模型""" # 如果没有模型，创建一个新模型 if not self.pronunciation_model: input_dim = len(new_features[0]) self.pronunciation_model = self.build_pronunciation_model(input_dim) # 转换为numpy数组 new_features = np.array(new_features) new_labels = np.array(new_labels) # 训练模型 self.pronunciation_model.fit( new_features, new_labels, epochs=10, batch_size=16, validation_split=0.2, verbose=0 ) # 保存模型 self.save_adaptive_model() def analyze_audio(self, audio_path): """分析音频文件并计算发音准确率""" # 分割音频为单个字符（这里简化为按固定时间分割） char_audio_segments = self.split_audio_by_chars(audio_path, self.reference_text) # 分析每个字符的发音 for i, (segment_path, char) in enumerate(char_audio_segments): # 提取特征 features = self.extract_mfcc(segment_path) if features is None: continue # 评估发音准确率 if self.pronunciation_model and self.auto_adapt: # 使用自适应模型 prediction = self.pronunciation_model.predict(np.array([features]))[0][0] is_correct = 1 if prediction > 0.7 else 0 else: # 使用基于规则的方法（简化为随机） is_correct = 1 if np.random.random() > 0.3 else 0 # 记录结果 status = "正确" if is_correct == 1 else "错误" self.phoneme_accuracy.append((status, char)) # 收集样本用于自适应学习 if self.auto_adapt: # 在实际应用中，这里需要专家标注 # 简化为假设前20%是正确发音 label = 1 if i < len(self.reference_text) * 0.2 else 0 # 定期更新模型 if i % 10 == 0: self.train_adaptive_model([features], [label]) return self.reference_text def split_audio_by_chars(self, audio_path, text): """将音频分割为单个字符（简化版）""" # 在实际应用中，这里需要使用语音对齐算法 # 这里简化为按字符平均分割 # 获取音频长度 with contextlib.closing(wave.open(audio_path, 'r')) as f: frames = f.getnframes() rate = f.getframerate() duration = frames / float(rate) # 计算每个字符的持续时间 char_duration = duration / len(text) # 分割音频 segments = [] audio = AudioSegment.from_wav(audio_path) for i, char in enumerate(text): start = i * char_duration * 1000 # 转换为毫秒 end = (i + 1) * char_duration * 1000 segment = audio[start:end] # 保存临时文件 segment_path = f"char_{i}.wav" segment.export(segment_path, format="wav") segments.append((segment_path, char)) return segments # ====================== 报告生成模块 ====================== class ReportGenerator: def init(self, posture_analyzer, speech_analyzer, video_duration): self.posture = posture_analyzer self.speech = speech_analyzer self.video_duration = video_duration def generate_report(self): """生成完整的教学分析报告""" report = { "基本统计": self.basic_statistics(), "姿态分析": self.posture_analysis(), "语音分析": self.speech_analysis(), "教学行为分析": self.teaching_behavior_analysis(), "改进建议": self.suggestions() } # 生成可视化图表 self.generate_visualizations() return report def basic_statistics(self): """生成基本统计数据""" return { "分析日期": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "视频时长(秒)": self.video_duration, "姿态变化总次数": self.posture.transition_count, "平均姿态变化频率(次/分钟)": self.posture.transition_count / (self.video_duration / 60), "肩部不平总时长(秒)": self.posture.shoulder_instability / 30, # 假设30fps "腿部不稳总时长(秒)": self.posture.leg_instability / 30 } def posture_analysis(self): """生成姿态分析数据""" posture_percentage = {} total_frames = sum(self.posture.posture_timers.values()) for posture, count in self.posture.posture_timers.items(): percentage = (count / total_frames) * 100 posture_percentage[posture] = f"{percentage:.2f}%" return posture_percentage def speech_analysis(self): """生成语音分析数据""" total_chars = len(self.speech.phoneme_accuracy) correct_chars = sum(1 for status, _ in self.speech.phoneme_accuracy if status == "正确") accuracy = (correct_chars / total_chars) * 100 if total_chars > 0 else 0 return { "总字数": total_chars, "正确字数": correct_chars, "普通话准确率": f"{accuracy:.2f}%", "详细发音分析": self.speech.phoneme_accuracy[:50] # 仅显示前50个字符 } def teaching_behavior_analysis(self): """生成教学行为分析""" # 基于姿态数据推断教学行为 pointing_time = (self.posture.posture_timers["单手指点"] + self.posture.posture_timers["双手指点"]) / 30 writing_estimate = self.posture.posture_timers["背身"] / 30 * 0.7 # 假设70%背身时间是板书 return { "板书行为(秒)": writing_estimate, "讲授行为(秒)": (self.posture.posture_timers["双臂放下"] + self.posture.posture_timers["单手指点"]) / 30, "问答行为(次)": self.posture.posture_timers["双手合掌"] / 30 * 2, # 估计值 "教学激励行为": "高" if self.posture.posture_timers["上举手臂"] > 100 else "中", "课堂组织效率": self.calculate_classroom_organization(), "教学活动多样性": self.calculate_activity_diversity(), "教学技能评分": self.calculate_teaching_skill(), "时间分配合理性": self.calculate_time_distribution(), "安全教学指数": self.calculate_safety_index() } def calculate_classroom_organization(self): """计算课堂组织效率""" # 基于姿态变化频率和语音同步情况 posture_changes = self.posture.transition_count speech_char_count = len(self.speech.phoneme_accuracy) if speech_char_count == 0: return 0 # 简化的效率计算公式 efficiency = min(100, 80 + (posture_changes / speech_char_count) * 20) return f"{efficiency:.1f}/100" def generate_visualizations(self): """生成可视化图表""" # 姿态分布饼图 plt.figure(figsize=(10, 7)) postures = list(self.posture.posture_timers.keys()) counts = [self.posture.posture_timers[p] for p in postures] plt.pie(counts, labels=postures, autopct='%1.1f%%') plt.title('教师姿态分布') plt.savefig('posture_distribution.png') # 发音准确率柱状图 plt.figure(figsize=(12, 6)) status_counts = { "正确": sum(1 for s, _ in self.speech.phoneme_accuracy if s == "正确"), "错误": sum(1 for s, _ in self.speech.phoneme_accuracy if s == "错误") } plt.bar(status_counts.keys(), status_counts.values()) plt.title('发音准确率分析') plt.savefig('pronunciation_accuracy.png') # 教学行为时间分配图 plt.figure(figsize=(12, 6)) behaviors = { "板书": self.posture.posture_timers["背身"] / 30 * 0.7, "讲授": (self.posture.posture_timers["双臂放下"] + self.posture.posture_timers["单手指点"]) / 30, "互动": self.posture.posture_timers["双手合掌"] / 30 * 2, "激励": self.posture.posture_timers["上举手臂"] / 30 } plt.bar(behaviors.keys(), behaviors.values()) plt.title('教学行为时间分配') plt.ylabel('时间(秒)') plt.savefig('teaching_behaviors.png') def suggestions(self): """生成改进建议""" suggestions = [] # 姿态相关建议 if self.posture.shoulder_instability / 30 > 60: # 超过60秒 suggestions.append("肩部不平时间较长，建议注意保持肩部平衡") if self.posture.posture_timers["背身"] / 30 > 120: # 超过2分钟 suggestions.append("背向学生时间过长，建议增加面向学生的时间") if self.posture.posture_timers["上举手臂"] / 30 < 30: # 少于30秒 suggestions.append("教学激励行为不足，建议增加手势互动") # 语音相关建议 correct_count = sum(1 for s, _ in self.speech.phoneme_accuracy if s == "正确") accuracy = correct_count / len(self.speech.phoneme_accuracy) * 100 if len( self.speech.phoneme_accuracy) > 0 else 0 if accuracy < 90: suggestions.append(f"普通话准确率({accuracy:.1f}%)有待提高，建议加强发音练习") # 教学行为建议 writing_time = self.posture.posture_timers["背身"] / 30 * 0.7 teaching_time = (self.posture.posture_timers["双臂放下"] + self.posture.posture_timers["单手指点"]) / 30 if writing_time > teaching_time * 0.5: suggestions.append("板书时间过长，建议平衡板书与讲解的比例") return suggestions # ====================== 主执行流程 ====================== def main(video_path, audio_path, reference_text): # 初始化分析器 posture_analyzer = PostureAnalyzer(auto_learn=True) speech_analyzer = SpeechAnalyzer(reference_text, auto_adapt=True) print("开始视频分析...") # 处理视频 cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print("无法打开视频文件") return fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) frame_count = 0 total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) while cap.isOpened(): success, frame = cap.read() if not success: break # 显示进度 if frame_count % 100 == 0: print(f"视频分析进度: {frame_count}/{total_frames} ({frame_count / total_frames * 100:.1f}%)") # 每隔5帧分析一次（提高性能） if frame_count % 5 == 0: timestamp = frame_count / fps posture_analyzer.analyze_frame(frame, timestamp) frame_count += 1 video_duration = frame_count / fps cap.release() print("视频分析完成") print("开始音频分析...") # 处理音频 recognized_text = speech_analyzer.analyze_audio(audio_path) print("音频分析完成") # 生成报告 report_generator = ReportGenerator(posture_analyzer, speech_analyzer, video_duration) report = report_generator.generate_report() # 保存报告 with open("teaching_analysis_report.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write("=============== 教师授课分析报告 ===============\n\n") for section, content in report.items(): f.write(f"=== {section} ===\n") if isinstance(content, dict): for k, v in content.items(): f.write(f"{k}: {v}\n") elif isinstance(content, list): for item in content: f.write(f"- {item}\n") else: f.write(f"{content}\n") f.write("\n") print("分析报告已生成: teaching_analysis_report.txt") print("可视化图表已保存: posture_distribution.png, pronunciation_accuracy.png, teaching_behaviors.png") if name == "main": # 配置参数 # 视频 VIDEO_PATH = "D:/java/桌面资源/666/11.mp4" # 音频 AUDIO_PATH = "D:/java/桌面资源/666/11.wav" # 稿子 REFERENCE_TEXT = "这里是教师的标准讲稿文本，用于发音对比..." main(VIDEO_PATH, AUDIO_PATH, REFERENCE_TEXT) 出现 INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR W0000 00:00:1752563404.663794 28056 inference_feedback_manager.cc:114] Feedback manager requires a model with a single signature inference. Disabling support for feedback tensors. Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import pandas as pd from datetime import datetime import math from scipy.spatial import distance as dist import librosa import noisereduce ...

任务描述本关任务：：你需要调用 sklearn 中的K-means模型，对红酒数据进行聚类。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.KMeans。数据集介绍数据集为一份红酒数据，一共有178个样本，每个样本有13个特征，这里不会提供你红酒的标签，你需要自己根据这13个特征对红酒进行聚类，部分数据如下图：编程要求请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，完使用 sklearn 中的K-means模型实现红酒聚类任务。测试说明平台会对你的代码进行运行测试，如果实际输出结果与预期结果相同，则通关；反之，则 GameOver。以下是代码提示 #encoding=utf8 from sklearn.cluster import KMeans def kmeans_cluster(data): ''' input:data(ndarray):样本数据 output:result(ndarray):聚类结果 ''' #***** Begin # # End *****# return result

### 如何使用Python实现计算样本间的欧式距离和曼哈顿距离在Python中，可以通过多种方式来计算两个向量之间的欧氏距离和曼哈顿距离。以下是两种常用方法： #### 方法一：手动实现通过编写函数的方式可以直观理解...

import pandas as pd from math import * import numpy as np """ 读取movies文件，设置列名为’videoId', 'title', 'genres' 读取ratings文件，设置列名为'userId', 'videoId', 'rating', 'timestamp' 通过两数据框之间的 videoId 连接保存'userId', 'rating', 'videoId', 'title'为data数据表 """ movies = pd.read_csv("../ml-latest-small/movies.csv", names=['videoId', 'title', 'genres']) ratings = pd.read_csv("../ml-latest-small/ratings.csv", names=['userId', 'videoId', 'rating', 'timestamp']) data = pd.merge(movies, ratings, on='videoId') data[['userId', 'rating', 'videoId', 'title']].sort_values('userId').to_csv('../ml-latest-small/data.csv', index=False) """ 新建一个data字典存放每位用户评论的电影和评分, 如果字典中没有某位用户，则使用用户ID来创建这位用户,否则直接添加以该用户ID为key字典中 """ file = open("../ml-latest-small/data.csv", 'r', encoding='UTF-8') data = {} for line in file.readlines(): line = line.strip().split(',') if not line[0] in data.keys(): data[line[0]] = {line[3]: line[1]} else: data[line[0]][line[3]] = line[1] """ 找到两位用户共同评论过的电影,然后计算两者之间的欧式距离，最后算出两者之间的相似度，欧式距离越小两者越相似 """ def Euclidean(user1, user2): user1_data = data[user1] user2_data = data[user2] distance = 0 for key in user1_data.keys(): if key in user2_data.keys(): distance += pow(float(user1_data[key]) - float(user2_data[key]), 2) return 1 / (1 + sqrt(distance)) """ 计算某个用户与其他用户的相似度 """ def top_simliar(userID): res = [] for userid in data.keys(): # 排除与自己计算相似度 if not userid == userID: simliar = Euclidean(userID, userid) res.append((userid, simliar)) res.sort(key=lambda val: val[1]) return res[:4] """ 从控制台输入需要推荐的用户ID，如果用户不在原始数据集中则报错，重新输入 """ getIdFlag = 0 while not getIdFlag: inputUid = str(input("请输入用户ID\n")) try: uid = data[inputUid] getIdFlag = 1 except Exception: print("用户ID错误，请重新输入\n") """ 根据与当前用户相似度最高的用户评分记录，按降序排列，推荐出改用户还未观看的评分最高的10部电影 """ def recommend(user): top_sim_user = top_simliar(user)[0][0] items = data[top_sim_user] recommendations = [] for item in items.keys(): if item not in data[user].keys(): recommendations.append((item, items[item])) recommendations.sort(key=lambda val: val[1], reverse=True) # 按照评分排序 return recommendations[:10] """ 根据输入的用户ID，输出为他推荐的影片 """ Recommendations = recommend(inputUid) print("为用户" + inputUid + "推荐下列评分最高的十部影片\n") for video in Recommendations: print(video) 在这段代码基础上，添加预测这个算法推荐效果的代码

这段代码主要是基于用户的协同过滤算法，通过计算用户之间的欧氏距离来找到相似用户，然后推荐相似用户评分高但目标用户未看过的电影。接下来，用户需要评估这个推荐算法的效果。通常推荐系统的评估指标有很多，...

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