python生成n个指定范围内的随机数 tensor转list list中的小数保留两位小数 根据零样本学习的S和H和偏移量计算H的值

python生成n个随机数

import random
def get_random_num1(n=5,m=2):# 生成4个-1到1之间的随机小数,包含左边的元素,不包含右边的元素random_numbers = [round(random.uniform(-2, 0), 2) for _ in range(n)]random_numbers[m] = 0return random_numbers
# 生成[-2, 0]之间的随机两位小数
def get_random_num2(n=5,m=2):random_numbers = [round(random.uniform(-2, 0), 2) for _ in range(n)]random_numbers[m] = 0return random_numbers
# 让 0-1之间随机生成4个两位数小数,然后让S_CUB的中间之外的四个数加上随机生成的四个数
def get_offsets(n,m):S_CUB2_offset = get_random_num1(n,m)U_CUB2_offset = get_random_num2(n,m)print(S_CUB2_offset, U_CUB2_offset)
n=6
m=3
get_offsets(6,3)
import matplotlib.pyplot as plt
import torch

python根据S和U计算零样本H的值

def get_h(u,s):H = 2*s*u / (u+s)return H

列表中的小数保留两位小数 & 原S,U的值加上生成的偏移量并计算H的值 & tensor转List

def get_UHS(S_FLO,U_FLO,S_flo_offset,U_flo_offset):# 转成tensor格S_FLO = torch.Tensor(S_FLO)S_FLO2_offset = torch.Tensor(S_flo_offset)result_S2 = S_FLO + S_FLO2_offsetU_FLO = torch.Tensor(U_FLO)U_FLO2_offset = torch.Tensor(U_flo_offset)result_U2 = U_FLO + U_FLO2_offset#根据u和s计算出Hresult_H2 = get_h(result_U2,result_S2)# 将tensor转为列表result_U2 = result_U2.tolist()result_H2 = result_H2.tolist()result_S2 = result_S2.tolist()# 你可以使用列表推导式来将列表中的每个元素四舍五入到两位小数result_S2 = [round(x, 2) for x in result_S2]result_H2 = [round(x, 2) for x in result_H2]result_U2 = [round(x, 2) for x in result_U2]return result_S2,result_H2,result_U2

画出折线图

def draw_three_linegraph(x,S,H,U,x_begin,x_end,y_begin,y_end,x_label):# 创建折线图plt.plot(x, S, label='S', color='green', marker='^')plt.plot(x, H, label='H', color='orange', marker='s')plt.plot(x, U, label='U', color='blue', marker='o')# 设置图表标题和轴标签# plt.title('linegraph')plt.xlabel(x_label)plt.ylabel('Accuracy(%)')# 设置图例plt.legend()# 设置坐标轴范围plt.xlim(x_begin, x_end)plt.ylim(y_begin, y_end)# 显示网格线plt.grid(True)# 保存图表为图像文件(例如PNG)plt.savefig('house_prices_plot.png')# 显示图表plt.show()
S_FLO = [88.4, 88.4, 88.4, 88.4, 88.4, 88.4]
U_FLO = [59.7, 59.7, 59.7, 59.7, 59.7, 59.7]
# 偏移量
S_FLO2_offset,U_FLO2_offset = [-0.43, -1.5, -1.4, 0, -1.62, -2.0],[-1.19, -0.98, -1.16, 0, -1.88, -2.3]# 获得最终的SHU值
resultS2,resultH2,resultU2 = get_UHS(S_FLO,U_FLO,S_FLO2_offset,U_FLO2_offset)print(resultS2, resultH2, resultU2)'''FLO第一个图'''
x_FLO = [0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8]
# 设置x和y的坐标轴范围
x_FLO_begin, x_FLO_end = 0.3,0.8
y_FLO_begin, y_FLO_end = 40, 100
x_label = 'visual-semantic contrastive generation loss weight'
draw_three_linegraph(x_FLO,resultS2,resultH2,resultU2,x_FLO_begin,x_FLO_end,y_FLO_begin,y_FLO_end,x_label)

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