上面的代码还是出现了Error in diag.panel(...) : unused argument (mar = c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1))的问题，怎么解决啊

时间: 2024-01-30 18:01:35 浏览: 202
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ica.rar_ICA sound_The Signal_joint_diag.m_sound separation

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这个问题可能是因为 `diag.panel()` 函数没有 `mar` 这个参数，所以会出现 unused argument 的错误提示。你可以尝试去掉 `diag.panel()` 函数中的 `mar` 参数，然后再次运行代码。如果你需要设置边缘标签的位置，可以使用 `par()` 函数来设置整个绘图区域的边缘空白大小。例如，你可以在绘图之前加上以下代码： ``` par(mar=c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1)) ``` 这样就可以设置整个绘图区域的边缘空白大小了。
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pairs(data, gap=0.5, lower.panel=panel.smooth, upper.panel=panel.cor, diag.panel=hist.panel,cex.labels=1,font.labels=2,oma=c(3,3,3,3)怎么调节每个格子的坐标轴格式，比如坐标轴颜色粗度，只要左边和下方的左标轴，该怎么改

pairs(data, gap = 0.5, lower.panel = panel.smooth, upper.panel = panel.cor, diag.panel = hist.panel, cex.labels = 1, font.labels = 2, oma = c(3, 3, 3, 3), axis.line = list(col = "red", lwd = 2), axis....

解释这段代码：function K = knorm(K) if size(K,3)>1 for i=1:size(K,3) K(:,:,i) = K(:,:,i) ./ sqrt(diag(K(:,:,i)) * diag(K(:,:,i))');%'转置 %diag创建对角矩阵或获取矩阵的对角元素 end else K = K ./ sqrt(diag(K) * diag(K)'); end

这段代码实现的是对一个三维张量K进行归一化，具体的实现方式是将张量中每个矩阵的每个元素除以该矩阵的对角线元素平方和的平方根。 代码中的if-else语句用于判断输入的K是一个二维矩阵还是一个三维张量。如果是一...

configure: WARNING: using cross tools not prefixed with host triplet | checking pkg-config is at least version 0.9.0... yes | checking for qmi... yes | checking for diag... yes | checking for qmi-framework... yes | checking for dsutils... yes | checking for json-c... no | configure: error: Package requirements (json-c) were not met: | | No package 'json-c' found | | Consider adjusting the PKG_CONFIG_PATH environment variable if you | installed software in a non-standard prefix. | | Alternatively, you may set the environment variables JSONC_CFLAGS | and JSONC_LIBS to avoid the need to call pkg-config. | See the pkg-config man page for more details. | NOTE: The following config.log files may provide further information. | NOTE: /mnt/bmduser5/P835/apps_proc/poky/build/tmp-glibc/work/cortexa8hf-neon-oe-linux-gnueabi/atfwd-daemon/git-r3/build/config.log | ERROR: configure failed请问上面是什么问题，怎么解决，请详细解释，并解决

这段信息是一个软件包的 configure 过程中出现了错误，错误信息是缺少 json-c 这个依赖包。解决这个问题的方法有两种： 1. 安装 json-c 包。 如果你的系统是 Ubuntu 或者 Debian 等 Debian 系的 Linux 发行版，...

if (gcs_url != "") { ROS_INFO_STREAM("GCS URL: " << gcs_url); try { gcs_link = MAVConnInterface::open_url_no_connect(gcs_url, system_id, component_id); gcs_link_diag.set_mavconn(gcs_link); gcs_diag_updater.setHardwareID(gcs_url); gcs_diag_updater.add(gcs_link_diag); } catch (mavconn::DeviceError &ex) { ROS_FATAL("GCS: %s", ex.what()); ros::shutdown(); return; } } else ROS_INFO("GCS bridge disabled");

这段代码是一个ROS节点的一部分，用于连接到MAVLink通信协议的设备，例如Pixhawk飞控。它首先检查是否提供了GCS（地面站）的URL，如果提供了，它会尝试打开一个MAVLink连接，并创建一个诊断更新器来监视连接状态。...

解释代码： 2 * np.asarray([np.sum(np.log(np.diag(params.scale_inv_chole_[:,:,i]))) for i in range(self.n_components)])

这段代码是在求解某个数学模型中的对数似然函数的值。 其中： - np 是 Numpy 的缩写，是 Python 中常用的科学计算库。 - self.n_components 表示该模型的组件数。 - params.scale_inv_chole_[:,:,i] 表示该...

def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv.imread("./deblur/"+i) img_ = motion_blur1(img) cv.imwrite(outPath,img_)，上述代码出现问题：cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'filter2D' > Overload resolution failed: > - src data type = 17 is not supported > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

在你的代码中，img变量的类型是一个普通的numpy数组，它的数据类型为uint8。为了解决这个问题，你可以将img变量转换为OpenCV的UMat类型，这是OpenCV中的一种特殊类型，它可以更好地与OpenCV的函数一起使用。 你可以...

def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur\.' + str(i) img = cv.imread("./deblur/"+i) img_ = motion_blur1(img) cv.imwrite(outPath,img_)，上述代码出现问题：cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'filter2D' > Overload resolution failed: > - src data type = 17 is not supported > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

filter2D函数用于对图像进行卷积操作，但是如果输入的图像类型不受支持，则会出现上述错误。 在你的代码中，img变量的类型是一个普通的numpy数组，它的数据类型为uint8。为了解决这个问题，你可以将img变量转换为...

pairs(data, lower.panel = function(x, y) { points(x, y, pch = 19, cex = 0.5, col = "#3C9668") abline(lm(y ~ x), col = "red") }, diag.panel = function(x) { hist(x,col = "#D8EAF6",probability = TRUE,axes = FALSE,main = "",breaks = "FD") }, upper.panel = function(x, y) { corr_text <- round(cor(x, y), 2) symbol_size <- abs(corr_text) * 5 color_scale <- colorRampPalette(c("#F09576","white","#175A9E")) # 颜色比例尺 symbol_color <- color_scale(5 + corr_text * 5) #symbol_color <- ifelse(corr_text >= 0, "#F09576","#175A9E") symbols(1, 1, circles = symbol_size, inches = FALSE, bg = symbol_color) }, labels = c("FBD", "VC", "EO","OF","DP","VC-FBD","EO-VC","OF-EO","DP-OF","DP-EO"), font.labels = list(cex = 1.5))出现Error in text.default(x, y, txt, cex = cex, font = font) : 字形设定不对的问题，怎么使右三角每个格子的圆和相关性数字在每个格子中心啊，求代码了，谢谢

}, diag.panel = function(x) { hist(x, col = "#D8EAF6", probability = TRUE, axes = FALSE, main = "", breaks = "FD") }, upper.panel = function(x, y) { corr_text (cor(x, y), 2) symbol_size (corr_text)...

cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个循环，用于尝试不同的剪枝阈值来减小神经元的数量。具体来说，对于给定的剪枝阈值cut，它会迭代模型的每个层，将低于该阈值的特征值置零。然后重新编译模型，并评估在训练集和测试集上的准确率。 在...

pairs(data, lower.panel = function(x, y) { points(x, y, pch = 19, cex = 0.5, col = "#3C9668") abline(lm(y ~ x), col = "red") }, diag.panel = function(x) { hist(x,col = "#D8EAF6",probability = TRUE,axes = FALSE,main = "",breaks = "FD") }, upper.panel = function(x, y) { corr_text <- round(cor(x, y), 2) symbol_size <- abs(corr_text) * 5 color_scale <- colorRampPalette(c("#F09576","white","#175A9E")) # 颜色比例尺 symbol_color <- color_scale(5 + corr_text * 5) #symbol_color <- ifelse(corr_text >= 0, "#F09576","#175A9E") symbols(1, 1, circles = symbol_size, inches = FALSE, bg = symbol_color) text(mean(x), mean(y), corr_text, cex = symbol_size*0.7, font = 1) }, labels = c("FBD", "VC", "EO","OF","DP","VC-FBD","EO-VC","OF-EO","DP-OF","DP-EO"), font.labels = list(cex = 1.5))又出现Error in plot.new() : figure margins too large的问题。怎么解决

例如将 mar 设置为 c(5, 4, 4, 2) + 0.1，如果还是不行，可以进一步调整参数值。另外，你也可以将 oma 参数设置为较小的值，来进一步缩小图形的边距。例如： pairs(data, lower.panel = function(x, y...

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

这段代码的优化可以从以下几个方面入手： 1. 合理使用numpy中的函数，避免使用Python内置的循环语句，以提高运行效率。 2. 在函数中进行参数检查，以确保参数的类型和取值范围符合要求，避免不必要的错误和异常。 ...

分析diff2 = np.diag(1 / diff1[:, 0]) @ diff1[:, 1:]

这段代码的作用是计算一组二维向量之间的差分，并将结果存储在一个矩阵中。 具体来说，假设有n个二维向量v1, v2, ..., vn，那么diff1是一个(n-1) x 2的矩阵，每一行是相邻两个向量的差分，也就是(v2 - v1)，(v3 - ...

coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import cv2 as cv import os def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv.imread("./deblur/"+i) img = cv.UMat(img) # 将numpy数组转换为UMat类型 img_ = motion_blur1(img) cv.imwrite(outPath,img_)，上述代码出现问题：cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'filter2D' > Overload resolution failed: > - src data type = 17 is not supported > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

这里是修改后的代码： python import cv2 import numpy as np import os def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊...

请将以下零散的代码块修改为一个完整的Python代码并将最后的结果输出改为psi随x的变化图像：function square_poten_well(x::Vector, N::Int) L = 2 V0 = -1 mat_V = zeros(N, N) for (i, xx) in enumerate(x) if abs(xx) <= L/2 mat_V[i, i] = V0 end end return mat_V end φ(k, x::Vector, N::Int) = [exp(1.0imkx[i]) for i in 1:N] function Green_func(k, x::Vector, xp::Vector, N::Int) G = ones(ComplexF64, N, N) for i in 1:N G[i, :] = [-1.0im / k * exp(1.0imkabs(x[i]-xp[j]) ) for j in 1:N] end return G end function change_of_var(node, weight, a, b, N) nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in 1:N] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in 1:N] return nop, wp end const N = 298 #节点的个数 const a = -1.5 #积分下限 const b = 1.5 #积分上限 const k_vec = 0.5:1:5.5 # 波数k的取值

以下是将零散的代码块修改为一个完整的Python代码并将最后的结果输出改为psi随x的变化图像的代码： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1...

[data1, text, raw] = xlsread('振型', 'Sheet1'); [data2, text, raw] = xlsread('My', 'Sheet1'); ZX=data1; D=data2; m=size(ZX,1); c_values = 1:35; % 指定c值的范围 max_non_diag_MAC_values = []; % 存储每个c值对应的max_non_diag_MAC值的数组 for c = c_values d = [1:m]; for i=1:m-c E=ZX'*D*ZX; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; D(b,:)=[]; D(:,b)=[]; d(:,b)=[]; M = ZX ; [m, n] = size(M); MAC = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n a = M(:, i); b = M(:, j); MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b)); diag_MAC = diag(MAC); % MAC矩阵的对角元素 non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC); % MAC矩阵的非对角元素 max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:)); % 最大非对角元素值 end end max_non_diag_MAC_values = [max_non_diag_MAC_values, max_non_diag_MAC]; end end newFilename = 'ke.xlsx'; xlswrite(newFilename, max_non_diag_MAC_values);

根据你提供的代码，我看到你在进行一些操作，包括读取两个 Excel 文件的数据，并使用这些数据进行矩阵处理。 在你的代码中，你将第一个 Excel 文件的数据存储在变量 ZX 中，将第二个 Excel 文件的数据存储在变量 ...

.\Objects\Target.axf: Error: L6985E: Unable to automatically place AT section system_asm32f3xx.o(.ARM.__at_0x20000000) with required base address 0x20000000. Please manually place in the scatter file using the --no_autoat option. 怎么解决

4.如果上述方法都无法解决问题，您可以尝试在编译器选项中增加--diag_error=L6985E选项来将此错误视为致命错误，以便编译器无法忽略此错误。 如果您需要更详细的帮助，请提供更多的代码和信息，以便我们更好地帮助...

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