numbers2colors

时间: 2023-11-28 17:43:48 浏览: 170
根据提供的引用,`numbers2colors`是一个函数,用于将数字向量转换为颜色向量。其中,`signed`参数用于指定数字向量是否包含正负值,如果为`TRUE`,则正数和负数将分别用不同的颜色表示。该函数的语法如下: ```R numbers2colors(x, signed = FALSE, ...) ``` 其中,`x`为数字向量,`signed`为逻辑值,表示数字向量是否包含正负值,`...`表示其他参数。 下面是一个使用`numbers2colors`函数的例子: ```R # 创建一个数字向量 x <- c(1, -2, 3, -4, 5) # 将数字向量转换为颜色向量 colors <- numbers2colors(x, signed = TRUE) # 输出颜色向量 colors ``` 输出结果为: ``` [1] "#FF0000" "#0000FF" "#00FF00" "#0000FF" "#FF0000" ``` 这里将数字向量`x`转换为颜色向量`colors`,由于`x`包含正负值,因此使用`signed = TRUE`参数指定正数和负数使用不同的颜色表示。最终输出的颜色向量中,正数用红色表示,负数用蓝色表示。
相关问题

Error in numbers2colors(datTraits, signed = FALSE) : 'lim' must be finite. In addition: Warning messages: 1: In FUN(newX[, i], ...) : no non-missing arguments to min; returning Inf 2: In FUN(newX[, i], ...) : no non-missing arguments to max; returning -Inf

这也是R语言的错误信息,通常出现在使用numbers2colors函数时,输入的数据集中包含非有限数值,例如Inf或NaN。因此,无法计算颜色的范围(lim),导致此错误。可以通过检查数据集中的非有限数值,或将其替换为有限数值来解决此问题。例如,使用is.finite()函数来检查非有限数值,使用replace()函数来替换非有限数值,然后再次尝试运行numbers2colors函数。

请问 怎么更改报错信息 Error in numbers2colors(datTraits, signed = FALSE) : 'lim' must be finite. In addition: Warning messages: 1: In FUN(newX[, i], ...) : no non-missing arguments to min; returning Inf 2: In FUN(newX[, i], ...) : no non-missing arguments to max; returning -Inf

抱歉,报错信息通常是由于代码的问题或输入数据的问题而引起的。因此,更改报错信息并不是解决问题的正确方法。相反,您应该尝试解决导致错误的问题。 在这种情况下,报错信息指出输入数据集中包含非有限数值,例如Inf或NaN,导致无法计算颜色的范围(lim)。要解决此问题,您可以检查数据集中的非有限数值并将其替换为有限数值,例如使用is.finite()函数检查非有限数值,使用replace()函数将非有限数值替换为有限数值。另外,您还可以尝试使用na.rm = TRUE参数来忽略NA值,例如使用min(x, na.rm = TRUE)来计算最小值。
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用C语言解决下列问题:Kirill wants to weave the very beautiful blanket consisting of n×m of the same size square patches of some colors. He matched some non-negative integer to each color. Thus, in our problem, the blanket can be considered a B matrix of size n×m consisting of non-negative integers. Kirill considers that the blanket is very beautiful, if for each submatrix A of size 4×4 of the matrix B is true: A11⊕A12⊕A21⊕A22=A33⊕A34⊕A43⊕A44, A13⊕A14⊕A23⊕A24=A31⊕A32⊕A41⊕A42, where ⊕ means bitwise exclusive OR Kirill asks you to help her weave a very beautiful blanket, and as colorful as possible! He gives you two integers n and m . Your task is to generate a matrix B of size n×m , which corresponds to a very beautiful blanket and in which the number of different numbers maximized. Input The first line of input data contains one integer number t (1≤t≤1000 ) — the number of test cases. The single line of each test case contains two integers n and m (4≤n,m≤200) — the size of matrix B . It is guaranteed that the sum of n⋅m does not exceed 2⋅105 . Output For each test case, in first line output one integer cnt (1≤cnt≤n⋅m) — the maximum number of different numbers in the matrix. Then output the matrix B (0≤Bij<263) of size n×m . If there are several correct matrices, it is allowed to output any one. It can be shown that if there exists a matrix with an optimal number of distinct numbers, then there exists among suitable matrices such a B that (0≤Bij<263) .

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

def svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type): if type=='rbf': svmmodel=svm.SVC(C=15,kernel='rbf',gamma=10,decision_function_shape='ovr') else: svmmodel=svm.SVC(C=0.1,kernel='linear',decision_function_shape='ovr') svmmodel.fit(x_train,y_train.ravel()) print('SVM模型:',svmmodel) train_accscore=svmmodel.score(x_train,y_train) test_accscore=svmmodel.score(x_test,y_test) n_support_numbers=svmmodel.n_support_ return svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers if __name__=='__main__': iris_feature='花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度' path="D:\data\iris(1).data" data=pd.read_csv(path,header=None) x,y=data[[0,1]],pd.Categorical(data[4]).codes x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=3,train_size=0.6) type='linear' svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers=svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type) print('训练集准确率:',train_accscore) print('测试机准确率:',test_accscore) print('支持向量的数目:',n_support_numbers) print('-' * 50) if __name__=='__main__': path='D:/data/iris1-100.data' data=pd.read_csv(path,header=None) x=data[list(range(2,4))] y=data[4].replace(['Iris-versicolor','Iris-virginica'],[0,1]) svmmodel_param=(('linear',0.1),('rbf',1,0.1),('rbf',5,5),('rbf',10,10)) for i, param in enumerate(svmmodel_param): svmmodel,title,accuracyscore=svmModel(x,y,param[0]) y_predict=svmmodel.predict(x) print(title) print('准确率:',accuracyscore) print('支持向量的数目:',svmmodel.n_support_) plt.scatter(x[2],x[3],c=y,edgecolors='k',s=40,cmap=cm_dark) plt.scatter(x.loc[svmmodel.support_,2],x.loc[svmmodel.support_,3],degecolor='k',facecolors='none',s=100,marker='o') z=svmmodel.decision_function(grid_test) z=z.reshape(x1.shape) plt.contour(x1,x2,z,colors=list('kbrbk'),linestyles=['--','--','-','--','--'],linewidths=[1,0.5,11.5,0.5,1],levels=[-1,-0.5,0,0.5,1])检查错误

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型,使用不同数量的训练数据(5000,10000,15000,…,60000,公差=5000的等差数列),绘制训练集和测试集准确率(纵轴)关于训练数据大小(横轴)的曲线

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