function makeThumbArea(name, thickness, color, background, curves){ let rect = new BABYLON.GUI.Ellipse(); rect.name = name; rect.thickness = thickness; rect.color = color; rect.background = background; rect.paddingLeft = "0px"; rect.paddingRight = "0px"; rect.paddingTop = "0px"; rect.paddingBottom = "0px"; return rect; }怎么加入图片

时间: 2024-03-10 14:43:56 浏览: 80
要在 `BABYLON.GUI.Ellipse` 控件中添加图片,你可以使用 `BABYLON.GUI.Image` 控件。可以通过以下方式修改 `makeThumbArea` 函数,以包含添加图片的逻辑: ```javascript function makeThumbArea(name, thickness, color, background, curves, imageSrc){ let rect = new BABYLON.GUI.Ellipse(); rect.name = name; rect.thickness = thickness; rect.color = color; rect.background = background; rect.paddingLeft = "0px"; rect.paddingRight = "0px"; rect.paddingTop = "0px"; rect.paddingBottom = "0px"; // 创建一个 Image 控件用于显示图片 let image = new BABYLON.GUI.Image("image", imageSrc); image.width = "80%"; image.height = "80%"; image.horizontalAlignment = BABYLON.GUI.Control.HORIZONTAL_ALIGNMENT_CENTER; image.verticalAlignment = BABYLON.GUI.Control.VERTICAL_ALIGNMENT_CENTER; // 将 Image 控件添加到 Ellipse 控件中 rect.addControl(image); return rect; } ``` 在上面的代码中,我们创建了一个新的 `BABYLON.GUI.Image` 控件以显示图片,并将其添加到 `BABYLON.GUI.Ellipse` 控件中。然后我们将 `image` 控件添加到 `rect` 控件中,最后返回 `rect` 控件。在调用 `makeThumbArea` 函数时,你可以传入图片的路径来显示不同的图片。
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修正下列代码y_test=np.array(y_test) y_score=np.array(y_score) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area(方法二) fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area(方法一) # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(n_classes): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= n_classes fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw=2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(n_classes), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

for each class class_names = np.unique(y_train) y_scores = tree.predict_proba(X_test) y_pred = tree.predict(X_test) macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') y_test = label_binarize(y_test, classes=range(3)) y_pred = label_binarize(y_pred, classes=range(3)) micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, average='micro') #micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro') # calculate ROC curve fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) return reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc根据上述代码怎么调整下列代码fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area(方法一) # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr_avg[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr_avg[i], tpr_avg[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr_avg["macro"] = all_fpr tpr_avg["macro"] = mean_tpr macro_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(micro_auc_avg["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr_avg["macro"], tpr_avg["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(macro_auc_avg["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr_avg[i], tpr_avg[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc_avg[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

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import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

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