def en_una_funcion(x, y, z):
print color("Ahora estamos dentro de una función.")
print color("Aplica el conocimiento de pbd para inspeccionar su comportamiento y entender que realiza.")
print color("\t1. ¿Qué valores tienen las variables x, y, z?.")
print color("\t2. ¿Qué contiene tiene la variable what?.")
print color("\t3. ¿Porqué hay un error si se usa 'x*y' en lugar de 'x*int(y)'.")
pdb.set_trace()
what1 = x*int(y)
what2 = chr(z+bool(y))*3 + chr(int(z+math.sqrt(z)+1))
return what1 + what2
def en_una_funcion(x, y, z):
print color("Ahora estamos dentro de una función.")
print color(
"Aplica el conocimiento de pbd para inspeccionar su comportamiento y entender que realiza."
)
print color("\t1. ¿Qué valores tienen las variables x, y, z?.")
print color("\t2. ¿Qué contiene tiene la variable what?.")
print color(
"\t3. ¿Porqué hay un error si se usa 'x*y' en lugar de 'x*int(y)'.")
pdb.set_trace()
what1 = x * int(y)
what2 = chr(z + bool(y)) * 3 + chr(int(z + math.sqrt(z) + 1))
return what1 + what2
def debug(flair, t1ce, t2):
print('Loading weights....')
start_model = time.time()
model = unet_9(tumor_size)
model_core = unet_7(core_size)
model_et = unet_7(core_size)
model.load_weights('model/full.h5')
model_core.load_weights('model/core.h5')
model_et.load_weights('model/et.h5')
end_model = time.time()
print('Loaded full, core and et weights in {} s'.format(end_model -
start_model))
print('Performing prediction on all slices....')
start_global = time.time()
for slices, (flairs, t2s, t1ces) in enumerate(zip(flair, t2, t1ce)):
start_slice = time.time()
x = np.zeros(shape=(2, 240, 240), dtype=np.float32)
x[0], x[1] = flairs, t2s
x = np.expand_dims(x, axis=0)
pred_full = model.predict(x)
resume = True
if [list(row).count(0) for row in list(pred_full[0][0])].count(
pred_full.shape[2]) > 230:
resume = False
# print([list(row).count(0) for row in list(pred_full[0][0])].count(pred_full.shape[2]))
# print(resume)
if resume:
crop, li = crop_img(t1ces, pred_full[0], 64)
pred_core = model_core.predict(crop)
pred_et = model_et.predict(crop)
tmp = color(pred_full[0], pred_core, pred_et, li)
core, et = tmp.copy(), tmp.copy()
core[core == 4] = 1
core[core != 1] = 0
et[et != 4] = 0
else:
core = pred_full[0].copy()
et = pred_full[0].copy()
tmp = pred_full[0].copy()
save_slice_images(pred_full, core, et, tmp, subject, slices)
end_slice = time.time()
if slices == 0:
print('Prediction on 1 slice done in {} s'.format(end_slice -
start_slice))
else:
print('Prediction on {} slices done in {} s'.format(
slices + 1, end_slice - start_slice))
end_global = time.time()
print('Performed prediction on all slices in {} s'.format(end_global -
start_global))
def plot_points(x,y,z):
ax.scatter(x, y, z, s=40)
ax.set_ylabel("eje y")
print color("Estamos en la función: plot_points()")
print color("\t¿Que pasó con X, Y y Z? ¿Porque las variables están en minúsculas?")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return
def plot_points(x, y, z):
ax.scatter(x, y, z, s=40)
ax.set_ylabel("eje y")
print color("Estamos en la función: plot_points()")
print color(
"\t¿Que pasó con X, Y y Z? ¿Porque las variables están en minúsculas?")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return
def final_prediction(t1ce, pred_full):
# cropping prediction part for tumor core and enhancing tumor segmentation
crop, li = crop_img(t1ce[90], pred_full[0], 64)
model_core = unet_7(core_size)
model_et = unet_7(core_size)
model_core.load_weights('model/core.h5')
model_et.load_weights('model/et.h5')
pred_core = model_core.predict(crop)
pred_et = model_et.predict(crop)
tmp = color(pred_full[0], pred_core, pred_et, li)
core, et = tmp.copy(), tmp.copy()
core[core == 4] = 1
core[core != 1] = 0
et[et != 4] = 0
return core, et, tmp
def get_points():
N = 10
x = -5 + 10*np.random.rand(N)
y = -5 + 10*np.random.rand(N)
z = 1 + np.random.rand(N)
print color("Estamos en la función: get_points()")
print color("\tExplora los valores de las variables (%whos)")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return x, y, z
def get_points():
N = 10
x = -5 + 10 * np.random.rand(N)
y = -5 + 10 * np.random.rand(N)
z = 1 + np.random.rand(N)
print color("Estamos en la función: get_points()")
print color("\tExplora los valores de las variables (%whos)")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return x, y, z
def plot_surface_data(X,Y,Z):
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.5, cmap=cm.coolwarm)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
print color("Estamos en la función: plot_surface_data()")
print color("\t¿Todavía existe la variable R? ¿Que le pasó?")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return
def get_surface_data():
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
print color("Estamos en la función: get_surface_data()")
print color("\tExplora que variables existe (%who) y cambia sus valores")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
Z[R>3.0] = 0
return X, Y, Z
def get_surface_data():
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
print color("Estamos en la función: get_surface_data()")
print color("\tExplora que variables existe (%who) y cambia sus valores")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
Z[R > 3.0] = 0
return X, Y, Z
def plot_surface_data(X, Y, Z):
surf = ax.plot_surface(X,
Y,
Z,
rstride=1,
cstride=1,
alpha=0.5,
cmap=cm.coolwarm)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
print color("Estamos en la función: plot_surface_data()")
print color("\t¿Todavía existe la variable R? ¿Que le pasó?")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return
print color("\t¿Todavía existe la variable R? ¿Que le pasó?")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return
def plot_points(x,y,z):
ax.scatter(x, y, z, s=40)
ax.set_ylabel("eje y")
print color("Estamos en la función: plot_points()")
print color("\t¿Que pasó con X, Y y Z? ¿Porque las variables están en minúsculas?")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return
# Helping mat281 students
print color("Este es un programa muy sencillo para mostrar las capacidades de IPython.embed")
print color("Los mensajes de ayuda de este ejemplo estarán en verde.")
print color("Para salir de IPython utiliza Ctr-D.")
print color("El programa continuará su ejecución normalmente.")
print color("")
# Get the data
X,Y,Z = get_surface_data()
x,y,z = get_points()
print color("Estamos en el contexto principal (fuera de toda función)")
print color("\tExplora que variables existe (%who) y cambia sus valores")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
# Do the plots
def en_una_funcion(x, y, z):
print color("Ahora estamos dentro de una función.")
print color(
"Aplica el conocimiento de pbd para inspeccionar su comportamiento y entender que realiza."
)
print color("\t1. ¿Qué valores tienen las variables x, y, z?.")
print color("\t2. ¿Qué contiene tiene la variable what?.")
print color(
"\t3. ¿Porqué hay un error si se usa 'x*y' en lugar de 'x*int(y)'.")
pdb.set_trace()
what1 = x * int(y)
what2 = chr(z + bool(y)) * 3 + chr(int(z + math.sqrt(z) + 1))
return what1 + what2
print color(
"Este es un programa muy sencillo para mostrar las capacidades de pdb")
print color("Los mensajes de ayuda de este ejemplo estarán en verde.")
print color("Realiza las siguientes acciones en orden.")
print color(
"\t1.- Presiona n+Enter para ejecutar la siguiente accion del programa")
print color("\t2.- Presiona Enter para volver a ejecutar la última accion")
print color(
"\t3.- Presiona l+Enter para ver en que parte de la ejecución del programa se encuentra"
)
print color(
"\t4.- Ingresa 'p a, b, c, d' (sin comillas) para imprimir los valores de a, b, c y d"
)
print color(
"\t5.- Presiona c+Enter para continuar con la ejecución normal del programa"
)
pdb.set_trace()
def plot_points(x, y, z):
ax.scatter(x, y, z, s=40)
ax.set_ylabel("eje y")
print color("Estamos en la función: plot_points()")
print color(
"\t¿Que pasó con X, Y y Z? ¿Porque las variables están en minúsculas?")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
return
# Helping mat281 students
print color(
"Este es un programa muy sencillo para mostrar las capacidades de IPython.embed"
)
print color("Los mensajes de ayuda de este ejemplo estarán en verde.")
print color("Para salir de IPython utiliza Ctr-D.")
print color("El programa continuará su ejecución normalmente.")
print color("")
# Get the data
X, Y, Z = get_surface_data()
x, y, z = get_points()
print color("Estamos en el contexto principal (fuera de toda función)")
print color("\tExplora que variables existe (%who) y cambia sus valores")
print color("\tPara salir de IPython utiliza Ctr-D.")
embed()
# -*- coding: utf-8 -*-
from helper import color
import math
import pdb
def en_una_funcion(x, y, z):
print color("Ahora estamos dentro de una función.")
print color("Aplica el conocimiento de pbd para inspeccionar su comportamiento y entender que realiza.")
print color("\t1. ¿Qué valores tienen las variables x, y, z?.")
print color("\t2. ¿Qué contiene tiene la variable what?.")
print color("\t3. ¿Porqué hay un error si se usa 'x*y' en lugar de 'x*int(y)'.")
pdb.set_trace()
what1 = x*int(y)
what2 = chr(z+bool(y))*3 + chr(int(z+math.sqrt(z)+1))
return what1 + what2
print color("Este es un programa muy sencillo para mostrar las capacidades de pdb")
print color("Los mensajes de ayuda de este ejemplo estarán en verde.")
print color("Realiza las siguientes acciones en orden.")
print color("\t1.- Presiona n+Enter para ejecutar la siguiente accion del programa")
print color("\t2.- Presiona Enter para volver a ejecutar la última accion")
print color("\t3.- Presiona l+Enter para ver en que parte de la ejecución del programa se encuentra")
print color("\t4.- Ingresa 'p a, b, c, d' (sin comillas) para imprimir los valores de a, b, c y d")
print color("\t5.- Presiona c+Enter para continuar con la ejecución normal del programa")
pdb.set_trace()
a = 10
b = 2.0
c = "waka"
print en_una_funcion(c, b, a**2)
