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2020-12-09 03:11:02
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼
def ma(x,y):
'''
# 自定义函数“ma(x,y)”指南
函数格式:ma(x,y)
函数功能:求序列数据x的y周期的简单平均值,输出值为序列平均值、即列表。
函数使用举例:
#输入:
L = [1,2,3,4,5]
ma(L,3)
#输出:
[2.0, 3.0, 4.0]
#输出注解:
(1+2+3)/3=2.0
(2+3+4)/3=3.0
(3+4+5)/3=4.0
'''
if isinstance(x,str):
print('第一个参数不能是字符串!')
elif isinstance(y,int) and y>0 and len(x) >= y:
x = list(x)
L=[]
z=[x[i : i + y] for i in range(0,len(x) - y + 1,1)]
for i in range(0,len(x) - y + 1):
L.append(sum(z[i][0 : y + 1]) / y)
return L
else:
if isinstance(x,list) == False:
print('请输入一个列表或者数组或者元组!')
if isinstance(y,int) == False or y <= 0:
print('错误提示:第二个参数应该是正整数!')
if len(x) < y:
print('错误提示:第二个参数值要小于等于第一个参数中元素的个数!')
print([0 for i in range(0,y)])
print([None for i in range(0,y)])
print(list())
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编程,输入一批互不相等的正整数存入一维整型
数组 a 中,直到输入0时终止,要求对这批数(不
包括最后输入的表示输入结束的0)作相应的处理
并按示例格式依次输出下列结果:
⑴ 最大值和最小值及其所在位置下标;
⑵ 平均值(保留1位小数);
⑶ 大于并最接**均值的数及其所在位置下标;
⑷ 小于平均值的数的个数及其占总数的百分比
(保留1位小数) ;
⑸ 这批数按从小到大的顺序排列。
include
main()
{
int a[81],s[81],i,j,t,n,count=0; float ave=0,d;
for(i=0;;i++)
scanf("%d",&a[i]); count++;
ave+=a[i];s[i]=i;
ave/=count;
for(i=1;a[i+1]!=0;i++)
for(j=i+1;a[j]!=0;j++)
if(a[i]>a[j])
{t=a[i];a[i]=a[j];a[j]=t;
t=s[i];s[i]=s[j];s[j]=t;}
printf("Maximum: a[%d]=%d\n",s[count-1],a[count-1]);
printf("Minimun: a[%d]=%d\n",s[0],a[0]);
printf("Average: %.1f\n",ave);
for(i=0;i<10;i++)
if (a[i]>ave) break;
printf("Closest to: a[%d]=%d\n",s[i],a[i]);
for(i=n=0;i<10;i++)
if(a[i]
printf("Less than: %d(%.1f%%)\n",n,d);
printf("Sort: ");
for(i=0;a[i]!=0;i++)
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}
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如下图所示,对单元格B2:B6进行筛选后,再对筛选的结果求和。
01 SUBTOTAL 函数语法
对筛选结果、“分类汇总”结果再进行运算
SUBTOTAL (function_num,ref1,[ref2] ])
02 参数说明Function_num 必需。 1 到 11之间的数字,用于指定使用何种函数在列表中进行分类汇总计算。黑体的参数值是最常用的,通常用包含隐藏值1,2,4,5,9
- Ref1 必需。 要对其进行自动筛选、分类汇总计算的第一个命名区域或引用。
- Ref2,…… 可选。 要对其进行分类汇总计算的第 2 个至第 254 个命名区域或引用。
通常使用Ref1,如本例中的B2:B6,即选中所有要参与计算的单元格。
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我之前以为池化层也叫下采样,但这样说并不严格,只是大家都这么说,我刚知道,其实采样层包含池化层。某种卷积层也叫采样层。
最大值池化层
选择每个小区域的最大值作为特征放到结果矩阵,像下面这样。
maxpool = nn.MaxPool2d(2,stride=2) # 定义池化层 pool_out = maxpool(image_out) # 图像数据放进去做池化操作
平均值池化层
就是从这个区域中算出平均值加入结果集。
像下面这样。average_pool = nn.AvgPool2d(2,stride=2) pool_out = average_pool(image_out)
自适应平均值池化层
自适应池化Adaptive Pooling与标准的Max/AvgPooling区别在于,自适应池化Adaptive Pooling会根据输入的参数来控制输出output_size,而标准的Max/AvgPooling是通过kernel_size,stride与padding来计算output_size。
adaverage_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(100,100)) # 输出大小的尺寸指定为100*100 pool_out = adaverage_pool(image_out)
代码实现
沿用上一次的代码 直接加入池化层.
## 池化层加入 from copy import deepcopy from PIL import Image import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from torch import nn image = Image.open('../data/cat.png') image = image.convert("L") image_np = np.array(image) h, w = image_np.shape image_tensor = torch.from_numpy(image_np.reshape(1, 1, h, w)).float() kersize = 5 ker = torch.ones(kersize, kersize, dtype=torch.float32) * -1 temp = deepcopy(ker) ker[2,2] = 24 conv2d = torch.nn.Conv2d(1, 2, (kersize, kersize), bias=False) ker = ker.reshape((1, 1, kersize, kersize)) conv2d.weight.data[0] = ker conv2d.weight.data[1] = temp image_out = conv2d(image_tensor) # 添加池化层----最大值池化 # maxpool = nn.MaxPool2d(2,stride=2) # pool_out = maxpool(image_out) # 添加池化层---平均值池化 # average_pool = nn.AvgPool2d(2,stride=2) # pool_out = average_pool(image_out) # 添加池化层---自适应平均池化层 adaverage_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(100,100)) # 输出大小的尺寸指定为100*100 pool_out = adaverage_pool(image_out) # print(image_out.data) # print("=" * 20) # print(image_out.detach().numpy().shape) # 仅仅将tensor数据转为numpy数据 x = torch.linspace(-6,6,100) # -6到6分成了一百份 返回张量类型 print(type(x)) print(x) # print(pool_out.shape) pool_out_min = pool_out.squeeze() # print(pool_out_min.shape) image_out = image_out.squeeze() # 画图之前看一下数据维度,在压缩之前是四维张量 torch.Size([1, 2, 357, 357]) # 压缩之后是三维张量 torch.Size([2, 357, 357]) 这里有两个 (357*357) 一个是普通卷积 一个是边缘提取 # 给到最后plt画图的时候需要numpy类型数据。 所以直接[0] 和[1] 提取出来。 #结果对比 一组是普通卷积和卷积+池化 另一组是边缘检测和边缘检测+池化 plt.figure(figsize=(18,18),frameon=True) plt.subplot(2,2,1) # 你显示出来的图如何规划, 规划为2行2列 从左到右,从上到下,编号 plt.imshow(pool_out_min[1].detach(), cmap=plt.cm.gray) # 数据有梯度 使用detach方法提取 plt.axis('off') plt.subplot(2,2,2) # 加入池化层的普通卷积操作 plt.imshow(image_out[1].detach(), cmap=plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(2,2,3) # 边缘检测 plt.imshow(pool_out_min[0].detach(), cmap=plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(2,2,4) # 加入池化层的边缘检测 plt.imshow(image_out[0].detach(), cmap=plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.show()
最大值池化,
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普通卷积+池化 --------------- 普通卷积
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