翻译代码 ################### Coords2Link function,mummer out format 2 link ##################### sub Coords2Link { my $coords=shift; my $MinAlnLen=shift; my $syn=shift; open (CS,"$coords") || die "input file can't open $!"; open (OUTSYN,">$syn") || die "input file can't open $!"; <CS>;<CS>;<CS>;<CS>;<CS>; while(<CS>) { chomp ; my @inf=split ; next if ($inf[6]<90); next if ((abs($inf[1]-$inf[0])<$MinAlnLen) && (abs($inf[4]-$inf[3])<$MinAlnLen)); print OUTSYN "$inf[-2]\t$inf[0]\t$inf[1]\t$inf[-1]\t$inf[3]\t$inf[4]\n"; } close OUTSYN; close CS; } if($#ARGV<0) { usage ;exit(1) ; } if (($ARGV[0] eq "Paf2Link") || ($ARGV[0] eq "Paf2Syn" )) { Paf2Link($ARGV[1],$ARGV[2],$ARGV[3]); exit(0); } if (($ARGV[0] eq "Coords2Link") || ($ARGV[0] eq "Coords2Syn") ) { Coords2Link($ARGV[1],$ARGV[2],$ARGV[3]); exit(0); } my $InGenomeA; my $InGenomeB; my $help; my $OutPrefix; my $MinLenA; my $MinLenB; my $BinDir; my $MinAlnLen; my $MappingSoft="mummer"; my $NumThreads=6; my $MappingPara=""; foreach my $k (0..$#ARGV) { if ($ARGV[$k] eq "-MappingPara") { $MappingPara=$ARGV[$k+1]; splice(@ARGV,$k,2); last ; } } GetOptions( "InGenomeA:s"=>\$InGenomeA, "InGenomeB:s"=>\$InGenomeB, "OutPrefix:s"=>\$OutPrefix, "MinLenA:s"=>\$MinLenA, "MinLenB:s"=>\$MinLenB, "BinDir:s"=>\$BinDir, "MinAlnLen:s"=>\$MinAlnLen, "MinAlgLen:s"=>\$MinAlnLen, "MappingBin:s"=>\$MappingSoft, "NumThreads:s"=>\$NumThreads, "help"=>\$help, );

时间: 2024-03-18 12:44:38 浏览: 150
这是一个 Perl 代码,主要是用于将 MUMmer 输出的比对结果转化为链接格式的输出。其中包括两个子程序:Paf2Link 和 Coords2Link。Paf2Link 子程序用于将 PAF 格式的比对结果转化为链接格式的输出,Coords2Link 子程序用于将 coords 格式的比对结果转化为链接格式的输出。该代码还包括一些参数,如 InGenomeA、InGenomeB、OutPrefix、MinLenA、MinLenB、BinDir、MinAlnLen、MappingSoft、NumThreads 等。其中,“-MappingPara”是一个可选参数,用于指定映射参数。代码使用了 GetOptions 函数来处理命令行参数。
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翻译代码############# new the scripts for alignments ,change format and show the alignments ############ if (($MappingSoft eq "mummer") or ($MappingSoft eq "nucmer")) { #mummer-4.0.0/bin/nucmer --mum --mincluster 500 -t 30 Ref.AAfa RefBB.fa -p OUT #mummer-4.0.0/bin/delta-filter -1 -i 90 -l 2000 OUT.delta > OUT.filter1.delta #mummer-4.0.0/bin/show-coords -c -r OUT.filter1.delta > OUT.filter1.coords if ($MappingPara eq "") {$MappingPara = "--mum --mincluster 500 ";} open (OUTSH,">$OutPrefix.mapping.sh") || die "input file can't open $!"; print OUTSH "$nucmer $MappingPara -t $NumThreads $OutPrefix.A.fa $OutPrefix.B.fa -p $OutPrefix \n"; print OUTSH "$deltaFilter -1 -i 90 -l $MinAlnLen $OutPrefix.delta > $OutPrefix.filter.delta \n"; print OUTSH "$showcoords -c -r $OutPrefix.filter.delta > $OutPrefix.filter.coords\n"; print OUTSH "perl $0 Coords2Link $OutPrefix.filter.coords $MinAlnLen $OutPrefix.link \n"; print OUTSH "$NGenomeSyn -InConf $OutPrefix.conf -OutPut $OutPrefix.svg \n"; close OUTSH; system ("sh $OutPrefix.mapping.sh "); } else { if ($MappingPara eq "") {$MappingPara = " -x asm5 "; } open (OUTSH,">$OutPrefix.mapping.sh") || die "input file can't open $!"; print OUTSH "$minimap2 $MappingPara -t $NumThreads $OutPrefix.B.fa $OutPrefix.A.fa > $OutPrefix.paf \n"; print OUTSH "perl $0 Paf2Link $OutPrefix.paf $MinAlnLen $OutPrefix.link \n"; print OUTSH "$NGenomeSyn -InConf $OutPrefix.conf -OutPut $OutPrefix.svg \n"; close OUTSH ; system ("sh $OutPrefix.mapping.sh "); } print "\tALL done, see the xxx.png . you can optimized drawing by [NGenomeSyn] software\n"; print "\t optimized: [Filter] and [Merge] small syn blocks to big syn block\n\n";

这段代码是一个 Perl 脚本,用于进行基因组比对分析。如果 MappingSoft 变量的值为 "mummer" 或 "nucmer",则执行以下步骤:调用 mummer-4.0.0/bin/nucmer 命令对两个基因组进行比对,并生成 .delta 文件;使用 mummer-4.0.0/bin/delta-filter 命令对 .delta 文件进行过滤,生成 .filter1.delta 文件;使用 mummer-4.0.0/bin/show-coords 命令对 .filter1.delta 文件进行格式转换,生成 .filter1.coords 文件;将 .filter1.coords 文件作为参数调用脚本本身($0)并传递参数 Coords2Link、$MinAlnLen、$OutPrefix.link,生成比对结果的可视化图形;最后使用 NGenomeSyn 软件对比对结果进行优化绘图,并输出 .svg 文件。 如果 MappingSoft 变量的值为其他字符串,则执行以下步骤:调用 minimap2 命令对两个基因组进行比对,并生成 .paf 文件;将 .paf 文件作为参数调用脚本本身($0)并传递参数 Paf2Link、$MinAlnLen、$OutPrefix.link,生成比对结果的可视化图形;最后使用 NGenomeSyn 软件对比对结果进行优化绘图,并输出 .svg 文件。 最后输出提示信息,告知比对分析完成,并生成了对应的可视化图形文件。同时提示用户可以使用 NGenomeSyn 软件对绘图进行优化。

翻译代码#####################Find the relevant software in the systerm######################## my $nucmer="/usr/bin/nucmer"; my $deltaFilter="/usr/bin/delta-filter"; my $showcoords="/usr/bin/show-coords"; my $minimap2="/usr/bin/minimap2"; if (($MappingSoft eq "mummer") or ($MappingSoft eq "nucmer")) { # mummer-4.0.0/bin/nucmer # mummer-4.0.0/bin/delta-filter # mummer-4.0.0/bin/show-coords if ( !(-e $nucmer) ) { $nucmer=`which nucmer 2> /dev/null `;chomp $nucmer; } if ( !(-e $deltaFilter) ) { $deltaFilter=`which delta-filter 2> /dev/null `;chomp $deltaFilter; } if ( !(-e $showcoords) ) { $showcoords=`which show-coords 2> /dev/null `;chomp $showcoords; } if (defined $BinDir) { my $tmp="$BinDir/nucmer"; if (-e $tmp) {$nucmer=$tmp;} $tmp="$BinDir/delta-filter"; if (-e $tmp) {$deltaFilter=$tmp;} $tmp="$BinDir/show-coords"; if (-e $tmp) {$showcoords=$tmp;} } if ( !(-e $showcoords) ) { print "\tCan't find the mummer [show-coords] at \$PATH or \$BinDir\n"; print "\tplease Check at it\n";exit; } if ( !(-e $deltaFilter) ) { print "\tCan't find the mummer [delta-Filter] at \$PATH or \$BinDir\n"; print "\tplease Check at it\n";exit; } if ( !(-e $nucmer) ) { print "\tCan't find the mummer [nucmer] at \$PATH or \$BinDir\n"; print "\tplease Check at it\n";exit; } my $NumVer=`$nucmer -V `; chomp $NumVer ; my @ccc=split /\./,$NumVer; if ($ccc[0] <4 ) { print "found the $nucmer version is $NumVer < 4.0 , we need the 4.0\n"; print "\tplease Check at it\n";exit; } } else { if ( !(-e $minimap2) ) { $minimap2=`which minimap2 2> /dev/null `;chomp $minimap2; } if (defined $BinDir) { my $tmp="$BinDir/minimap2"; if (-e $tmp) {$minimap2=$tmp;} } if ( !(-e $minimap2) ) { print "\tCan't find the [ minimap2 ] at \$PATH or \$BinDir\n"; print "\tplease Check at it\n";exit; } } my $NGenomeSyn="$Bin/../NGenomeSyn"; if ( !(-e $NGenomeSyn) ) { $NGenomeSyn="$Bin/NGenomeSyn"; if ( !(-e $NGenomeSyn) ) { print "\tCan't find the [NGenomeSyn] at [ $Bin/..]\n"; print "\tplease Check at it\n";exit; } }

这是一个 Perl 脚本,用于查找系统中是否已经安装了必需的软件。其中包含了四个路径变量:$nucmer、$deltaFilter、$showcoords 和 $minimap2,分别对应了四个软件。如果变量 $MappingSoft 的值为 "mummer" 或 "nucmer",则需要检查是否已经安装了相应的软件,否则需要检查是否安装了 minimap2 软件。如果在系统中未找到相应的软件,脚本会尝试在 $PATH 或 $BinDir 中查找。如果仍然未找到,则会输出错误信息并退出脚本。此外,脚本还会查找是否存在 NGenomeSyn 文件。
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data_dir='/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17' for file1 in ${data_dir}/*.fasta; do for file2 in ${data_dir}/*.fasta; do if [ "$file1" != "$file2" ]; then touch snp_indel.end.sh && cat snp_indel.end.sh && \ export PATH=/public/work/Personal/pangshuai/software/conda/miniconda3/bin/:${PATH} && \ nucmer --mum -t 8 -g 1000 -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer $file1 $file2 && \ delta-filter -1 -l 200 ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter && \ dnadiff -d ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer && \ show-coords -rcloT ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.coords && \ show-coords -THrd ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.syri.coords && \ show-snps -ClrTH ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp && \ show-diff ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.inv && \ perl /public/work/Pipline/Structural_Variation/pipeline/2.1.1/bin/filter_the_MUmmer_SNP_file.pl ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.SNPs ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Insertions ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Deletions 10000000 && \ touch snp_indel.end.tmp && \ mv snp_indel.end.tmp snp_indel.end && \ sleep 10 fi done done ,增加一个判断,使/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17路径下以.fasta结尾的文件两两一组不分前后只组合一次,然后再执行touch 后面的代码

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 17, in <module> centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] File "mtrand.pyx", line 903, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken。import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist # 读取POSCAR文件 with open('69_POSCAR', 'r') as f: lines = f.readlines() # 提取晶格矢量和C原子坐标 lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)]) coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]]) # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] # 初始化聚类中心 n_clusters = 3 centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] # 迭代聚类 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个C原子到聚类中心的距离 distances = cdist(C_coords, centers) # 分配聚类标签 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(n_clusters): centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0) # 输出聚类结果和聚类中心 print('C原子聚类结果:') for i in range(len(C_coords)): print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f}),聚类标签:{}'.format( i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1)) print('聚类中心:') for i in range(len(centers)): print('聚类{}中心:({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))。修改代码。

修改代码,坐标标注使用中文:import math import matplotlib.pyplot as plt # 空气密度(kg/m^3) rho = 1025 # 船的质量(kg) m = 10000 # 船的横截面积(m^2) A = 2 # 阻力系数 C_D = 0.3 # 静摩擦系数 mu_s = 0.2 # 时间间隔(s) dt = 0.01 # 计算船在不同速度下所受到的阻力 def drag_force(v): return (1/2) * rho * v**2 * C_D * A # 初始化变量 v_range = range(4,60 ) D_list = [] coords_list = [] # 循环计算每个速度下所需运动的距离 for v_knot in v_range: # 将节转换为米每秒 v = v_knot * 0.514444 t = 0 D = 0 while v > 1: # 计算当前速度下船所受到的阻力 F_D = drag_force(v) # 计算当前加速度 a = -F_D / m # 计算当前时间间隔内的位移 d = v * dt + (1/2) * a * dt**2 # 更新总的位移和速度 D += d v += a * dt t += dt # 如果船已经停止运动,则判断是否维持静止状态 if v <= 1.5: # 计算静摩擦力的大小 F_f = mu_s * m * 9.8 # 计算水阻力对船产生的总的作用力 F_D = drag_force(0) # 如果水阻力大于等于静摩擦力,则船将维持静止状态;否则,船将开始向前滑行 if F_D >= F_f: break D_list.append(D) coords_list.append((round(D,2), round(t,2))) # 绘制速度与所需运动距离之间关系的图表 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(v_range, D_list, 'b-') ax.set_xlabel('速度(节)') ax.set_ylabel('所需运动距离(米)') ax.set_title('速度与所需运动距离之间关系') # 输出每个点的坐标值 for i, coords in enumerate(coords_list): print(f'点{i+1}的坐标值为:{coords}') plt.show()

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=40) print(result)这段代码怎么改可以没有以下错误in method 'BandRasterIONumPy', argument 3 of type 'double'

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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制?请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制,结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例,帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接:[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口,例如Arduino或者其他微控制器。接下来,你需要定义PID控制器的三个主要参数:比例(P)、积分(I)、微分(D),这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。