df.values.plot

时间: 2023-09-24 20:04:28 浏览: 70
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pandas笔试题.pdf

回答: df.values.plot是一个无效的语法。在给定的引用内容中，没有提到df.values.plot这个方法。请确保你使用了正确的语法和方法来绘制图表。如果你需要绘制DataFrame的图表，可以使用pandas的plot方法，并指定相应的参数，如x轴和y轴的值，图表类型等。你可以参考引用\[1\]和引用\[3\]中的示例代码来绘制不同类型的图表。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Pandas绘图df.plot(kind=‘...‘)](https://blog.csdn.net/weixin_48135624/article/details/114261631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [DataFrame.plot()和matpotlib.pyplot.plot()的区别](https://blog.csdn.net/qq_18055167/article/details/104201124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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解决python中使用plot画图,图不显示的问题

df4.plot(kind='barh', rot=0) 运行这段代码时，可能会遇到ValueError: If using all scalar values, you must pass an index的错误，这意味着在创建DataFrame时，我们没有提供索引来指示每一列的唯一标识。...
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excel建议.txt

df.plot(kind='bar', x='category', y='value') plt.show() - **绘制折线图**： python df.plot(kind='line', x='date', y='sales') plt.show() - **热力图**：对于数据间的相关性分析非常有用...

data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean().values[0] std = r_df.std().values[0] skewness = r_df.skew().values[0] kurtosis = r_df.kurtosis().values[0] max_value = r_df.max().values[0] min_value = r_df.min().values[0] acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1)修改这段程序

同时，由于r_df是一个一维数组，因此计算mean、std、skewness和kurtosis时可以使用r_df本身的方法，而不需要使用.values[0]来获取值。修改后的程序如下： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot ...

plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data')

第一条曲线使用了 df.index[train_size:] 和 df.values[train_size:] 作为 x 轴和 y 轴数据，分别表示实际数据的时间序列和数值。其中，df.index[train_size:] 表示时间序列的切片，从第 train_size 个时间...

df['day'] = df['ordertime'].dt.day xx = df.groupby('day')['amount'].sum().index yy_1 = df.groupby('day')['amount'].sum().values/10000 yy_2 = df.groupby('day')['paid'].sum().values/10000 yy_3 = df.groupby('day')['refund'].sum().values/10000 plt.plot(xx,yy_1,label='Order Amount',color='red',marker='+') plt.plot(xx,yy_2,label='Payment Amount',color='green',marker='o') plt.plot(xx,yy_3,label='Refund Amount',color='blue',marker='.') plt.xlabel('day') plt.ylabel('money(10000yuan)') plt.show()帮我优化代码和加上注释

yy_1 = df.groupby('day')['amount'].sum().values / 10000 yy_2 = df.groupby('day')['paid'].sum().values / 10000 yy_3 = df.groupby('day')['refund'].sum().values / 10000 # 获取日期（day）列的取值作为 x ...

data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx') data.columns = ['code','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean() std = r_df.std() skewness = r_df.skew() kurtosis = r_df.kurtosis() max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() autocorr = r_df.autocorr()修改一下这个程序

mean_return = returns_df.mean().values[0] std_return = returns_df.std().values[0] skewness = returns_df.skew().values[0] kurtosis = returns_df.kurtosis().values[0] max_return = returns_df.max().values...

解释代码diff_rev = scaler.inverse_transform(np.pad(np.cumsum(np.pad(pred, (2,0), mode='constant')), (2,0), 'constant')[:, np.newaxis]) rev = np.zeros_like(diff_rev) rev[0], rev[1] = df.iloc[train_size-2][0], df.iloc[train_size-1][0] rev[2:] = diff_rev[:-2] # 输出对比图 plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()

然后，代码中定义一个与 diff_rev 大小相同的零矩阵 rev，将 df 中的前两个元素赋值给 rev 的前两个元素，再将 diff_rev 的前两个元素去掉，赋值给 rev 的后面部分，从而得到反向恢复后的原始序列 rev...

values = df.values # 指定要可视化的例 groups = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 7] i = 1 # plot each column plt.figure(figsize=(8,6)) for group in groups: plt.subplot(len(groups), 1, i) plt.plot(values[:, group]) plt.title(df.columns[group], y=0.5, loc='right') i += 1 plt.show()

1. 将 DataFrame 对象 df 中的数据转换为 numpy 数组，并赋值给变量 values。 2. 指定要可视化的列的索引，即 groups 变量中的值。这里选取了除了 'wnd_dir' 列以外的所有列。 3. 针对每一列，使用 subplot 函数...

plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b')

这段代码是用来绘制折线图的，其中np.arange(len(rate_array))生成了一个等差数列作为x轴的坐标，np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values)生成了y轴的坐标，这里使用了DataFrame的rolling...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 设置数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['yun', 'ding', 'shu', 'mo'], 'var1': [38, 1.5, 30, 4], 'var2': [29, 10, 9, 34], 'var3': [8, 39, 23, 24], 'var4': [7, 31, 33, 14], 'var5': [28, 15, 32, 14] }) # 目标数量 categories = list(df)[1:] N = len(categories) # 角度 angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] angles += angles[:1] # 初始化 ax = plt.subplot(111, polar=True) # 设置第一个 ax.set_theta_offset(pi / 2) ax.set_theta_direction(-1) # 添加背景信息 plt.xticks(angles[:-1], categories) ax.set_rlabel_position(0) plt.yticks([10, 20, 30], ["10", "20", "30"], color="grey", size=7) plt.ylim(0, 40) # 添加数据图 # 第一个 values = df.loc[0].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="yun") ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1) # 第二个 values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="ding") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第三个 values = df.loc[2].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="shu") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第四个 values = df.loc[3].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="mo") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 添加图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1)) # 显示 plt.show()解释这段代码

好的，我来给你解释一下这段Python代码的意思： 1. 首先，我们导入了需要使用的库，包括matplotlib.pyplot（用于绘制数据图）、pandas（用于数据处理）和math.pi（表示圆周率π）。 2. 然后，我们创建了一个数据框...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,)) mylist1=df.values.tolist() room=[] for i in mylist1: room.append(i[0]) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) mylist1=df.values.tolist() tomp=[] for i in mylist1: tomp.append(i[0]) room_tomp=zip(room,tomp) avge=[] for i in range(1,185): ls=[] for k,v in room_tomp: if k==i: ls.append(v) s=0 for i in ls: s+=i avg=s/2928 avge.append(avg) mp.plot(avge) mp.title('average temperature change') mp.xlabel('room_num') mp.ylabel('avg_temp') mp.show()检查这个代码为什么不输出图像

这段代码的问题可能是缺少必要的库导入语句。请在代码前添加以下语句： import matplotlib.pyplot as mp 然后重新运行代码。如果还是不输出图像，请检查您的电脑是否已安装 Matplotlib 库，并且检查文件...

df1 = df.copy() df1['ordertime'] = df1['ordertime'].dt.time df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df.ordertime) plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) s = df1['ordertime'].dt.floor('30T') df1['ordertime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s+pd.Timedelta(29*60,unit='s')).dt.strftime("%H:%M") timedf1 = df1.groupby('ordertime')['id'].count() timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show()帮我简化代码和加上注释

df1 = df.copy() # 将 ordertime 列转换为时间格式 df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df1['ordertime']) # 创建一个 20x8 的画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 将 ordertime 根据 30 分钟的时间段...

lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.618*0.618*(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()

这是一段Python代码，根据df4数据框的值和df02变量的值，将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中，stdev1和u1是之前计算得到的。

df_groupby1 = df.groupby('行政区')['人均消费'].mean().sort_values(ascending=True) df_groupby1.plot.barh()这段代码有啥问题？？

这段代码存在一个问题：缺少引入必要的模块。在使用plot.barh()函数之前，需要先引入matplotlib.pyplot模块。 修正后的代码如下： python import matplotlib....df_groupby1.plot.barh() plt.show()

def time_chart(df): df1 = df.copy() df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.time df1['paytime'] = pd.to_datetime(df.paytime) plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) s = df1['paytime'].dt.floor('30T') df1['paytime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s+pd.Timedelta(29*60,unit='s')).dt.strftime("%H:%M") timedf1 = df1.groupby('paytime')['id'].count() timedf1.drop(index='NaT-NaT', inplace=True) timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show() 帮我改进和简化加上注释

def time_chart(df): df1 = df.copy() 2. 将 paytime 列中的日期部分去掉，只保留时间部分，并将其转换为 datetime 格式。 python df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.time df1['paytime'] = pd.to_...

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

ax.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') ax.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") years = range(1997, 2004) months = range(1, 13) data = [ [9.4, 11.3, 16.8, 19.8, 20.3, 18.8, 20.9, 24.9, 24.7, 24.3, 19.4, 18.6], [9.6, 11.7, 15.8, 19.9, 19.5, 17.8, 17.8, 23.3, 21.4, 24.5, 20.1, 15.9], [10.1, 12.9, 17.7, 21, 21, 20.4, 21.9, 25.8, 29.3, 29.8, 23.6, 16.5], [11.4, 26, 19.6, 25.9, 27.6, 24.3, 23, 27.8, 27.3, 28.5, 32.8, 18.5], [11.5, 26.4, 20.4, 26.1, 28.9, 28, 25.2, 30.8, 28.7, 28.1, 22.2, 20.7], [13.7, 29.7, 23.1, 28.9, 29, 27.4, 26, 32.2, 31.4, 32.6, 29.2, 22.9], [15.4, 17.1, 23.5, 11.6, 1.78, 2.61, 8.8, 16.2, None, None, None, None] ] df = pd.DataFrame(data, columns=range(1, 13), index=range(1997, 2004)) df.index.name = '年份' # 平稳性检验 def test_stationarity(timeseries): # 将数组转换为 Series 对象 series = pd.Series(timeseries) # 计算移动平均和移动标准差 rolling_mean = series.rolling(window=3).mean() rolling_std = series.rolling(window=3).std() # 绘制移动平均和移动标准差 plt.figure(figsize=(10, 6),dpi=500) plt.plot(series.values.flatten(), label='原始数据') plt.plot(rolling_mean.values.flatten(), label='移动平均') plt.plot(rolling_std.values.flatten(), label='移动标准差') plt.xlabel('月数') plt.ylabel('接待人数（万人）') plt.title('移动平均和移动标准差') plt.legend() plt.show() # 执行ADF单位根检验 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(series.dropna()) print('ADF检验结果：') print(f'ADF统计量: {result[0]}') print(f'p-value: {result[1]}') print(f'临界值: {result[4]}') # 进行平稳性检验 test_stationarity(df.stack().values.flatten()) # 差分处理 df_diff = df.diff().dropna()

这段代码是一个Python程序，它的功能是进行时间序列分析。首先，导入了一些必要的模块和库，如pandas、numpy、matplotlib等。...最后，对原始数据进行了差分处理，并保存在新的DataFrame df_diff中。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) ...

fig_size = (10, 5) fig = plt.figure(figsize=fig_size) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) points1=df.loc[:,['LON','LAT']].values plt.plot(points1[:,0], points1[:,1], 'o', markersize = 5) ax.grid() plt.tick_params(labelsize=23) plt.show()

接着，从数据框df中取出'LONG'和'LAT'两列作为点的坐标，使用plt.plot函数将这些点画在子图中。其中'o'表示画圆形点，markersize = 5表示点的大小为5。最后，通过ax.grid()函数添加网格线，通过plt.tick_params...

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![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
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在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依