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我正在尝试将“C”代码移植到Python,这就是我编码的内容:
scale = 1.0 / (rows * cols)
RemoveConstantBiasFrom(rarray, scale)
zarray = rarray[:]
zarray = DCT(zarray, rows, cols)
zarray = zarray.flatten()
beta = np.dot(rarray, zarray)
if iloop == 0:
parray = zarray[:]
else:
btemp = beta / beta_prev
parray = zarray + btemp * parray
RemoveConstantBiasFrom(parray, scale)
beta_prev = beta
for j in range(rows):
for i in range(cols):
k = j * rows + i
k1 = k + 1 if i < cols - 1 else k - 1
k2 = k - 1 if i > 0 else k + 1
k3 = k + cols if j < rows - 1 else k - cols
k4 = k - cols if j > 0 else k + cols
w1 = SIMIN(wts[k], wts[k1])
w2 = SIMIN(wts[k], wts[k2])
w3 = SIMIN(wts[k], wts[k3])
w4 = SIMIN(wts[k], wts[k4])
A = (w1 + w2 + w3 + w4) * parray[k]
B = (w1 * parray[k1] + w2 * parray[k2])
C = (w3 * parray[k3] + w4 * parray[k4])
zarray[k] = A - (B + C)
wts
和 parray
是两个具有 262144 个值(512x512 矩阵)的展平数组。当我执行此操作时,我得到:
test.py:152: RuntimeWarning: overflow encountered in double_scalars
B = (w1 * parray[k1] + w2 * parray[k2])
test.py:154: RuntimeWarning: overflow encountered in double_scalars
C = (w3 * parray[k3] + w4 * parray[k4])
test.py:155: RuntimeWarning: overflow encountered in double_scalars
zarray[k] = A - B + C
所以,我开始“调试”代码。
1) 我在循环之前将 print
放入 max(parray)
中,得到:
Maximum value for parray 15.2665322926
2) 我在循环内添加了一条 if 语句来观察 parray[k1]
行为 if parray[k1] > maxparray: print k1
并且我获得了很多“k1”:
...
251902
252414
252926
253438
253950
254462
254974
255486
255998
256510
257022
257534
258046
258558
259070
259582
260094
260606
261118
261630
262142
那么,问题是:如果我从未更改过“parray”,为什么我会得到超过 max(parray)
的不同值?
这是 C 代码:
int i, j, k;
int k1, k2, k3, k4;
double sum, w1, w2, w3, w4, btemp, delta, avg, scale;
float *wts;
scale = 1.0/(xsize*ysize);
/* remove constant bias from rarray */
for (k=0, avg=0.0; k<xsize*ysize; k++) avg += rarray[k];
avg *= scale;
for (k=0; k<xsize*ysize; k++) rarray[k] -= avg;
/* compute cosine transform solution of Laplacian in rarray */
for (k=0; k<xsize*ysize; k++) {
zarray[k] = rarray[k];
}
DCT(zarray, xsize, ysize, xcos, ycos);
/* calculate beta and parray */
for (k=0, *beta=0.0; k<xsize*ysize; k++) {
*beta += rarray[k]*zarray[k];
}
printf("beta = %lf\n", *beta);
if (iloop == 0) {
for (k=0; k<xsize*ysize; k++) {
parray[k] = zarray[k];
}
}
else {
btemp = (*beta)/(*beta_prev);
for (k=0; k<xsize*ysize; k++) {
parray[k] = zarray[k] + btemp*parray[k];
}
}
/* remove constant bias from parray */
for (k=0, avg=0.0; k<xsize*ysize; k++) avg += parray[k];
avg *= scale;
for (k=0; k<xsize*ysize; k++) parray[k] -= avg;
*beta_prev = *beta;
/* calculate Qp */
for (j=0; j<ysize; j++) {
for (i=0; i<xsize; i++) {
k = j*xsize + i;
k1 = (i<xsize-1) ? k + 1 : k - 1;
k2 = (i>0) ? k - 1 : k + 1;
k3 = (j<ysize-1) ? k + xsize : k - xsize;
k4 = (j>0) ? k - xsize : k + xsize;
if (dxwts==NULL && dywts==NULL) { /* unweighted */
w1 = w2 = w3 = w4 = 1.0;
}
else if (dxwts==NULL || dywts==NULL) { /* one set of wts */
wts = (dxwts) ? dxwts : dywts;
w1 = SIMIN(wts[k], wts[k1]);
w2 = SIMIN(wts[k], wts[k2]);
w3 = SIMIN(wts[k], wts[k3]);
w4 = SIMIN(wts[k], wts[k4]);
}
else { /* dxwts and dywts are both supplied */
w1 = dxwts[k];
w2 = (i>0) ? dxwts[k-1] : dxwts[k];
w3 = dywts[k];
w4 = (j>0) ? dywts[k-xsize] : dywts[k];
}
zarray[k] = (w1 + w2 + w3 + w4)*parray[k]
- (w1*parray[k1] + w2*parray[k2]
+ w3*parray[k3] + w4*parray[k4]);
}
}
我只是传递 dxwts
(一组权重),因此不需要其他权重,这就是为什么我使用一个 if 语句,其中 SIMIN 是:
#define SIMIN(x,y) (((x)*(x) < (y)*(y)) ? (x)*(x) : (y)*(y))
最佳答案
最有可能的是,parray
和 zarray
是同一个数组。
如果你这样做:
zarray = DCTF()
parray = zarray
那么 zarray
和 parray
是同一个数组,并且更改 zarray
中的元素将在 use 中可见parray
。 (这与 C 没有显着差异。)
如果您想要副本,可以这样做:
zarray = DCTF()
parray = zarray[:]
关于Python RuntimeWarning 在 double_scalars 中遇到溢出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30737687/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!