vis.line(Y=np.column_stack((Y*Y,np.sqrt(Y+5))),X=np.column_stack((Y,Y)),opts=dict(markers=False,legend=['Y','X']))

时间: 2024-04-13 22:27:48 浏览: 114
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FSL_LIN_2.X_STACK.zip_FSL_LIN_2.X_STACK_LIN代码_NXP LIN_lin 2.2_li

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你的代码使用了 `vis.line` 函数来绘制线性图。这里将 Y 的平方和 Y 开根号加 5 的结果与 Y 进行列堆叠，作为 Y 数据传递给 `vis.line` 函数。同时，将 Y 本身与 Y 进行列堆叠，作为 X 数据传递给函数。`opts` 参数用于设置绘图选项，其中 `markers=False` 表示不显示数据点的标记，`legend=['Y', 'X']` 设置图例的标签为 'Y' 和 'X'。请注意，这段代码使用了 visdom 库进行可视化，确保你已经正确安装了该库并启动了 visdom 服务器。
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line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245))#像素值大于等于245 line_x = np.mean(line_xy[:,0])#计算x，y坐标的平均值 line_y = np.mean(line_xy[:,1]) center_x = line_x + 80 center_y = line_y + 20，是什么意思

首先，np.mean()函数被用来计算line_xy数组中所有点的x坐标和y坐标的平均值，分别赋值给line_x和line_y。然后，通过将line_x加上80，line_y加上20，可以得到一个新的中心点的坐标，分别赋值给center_x...

给下列代码添加注释： if reached == True:#计算中心线，并根据中心点计算转向角度 done_pub.publish(False) line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245))#像素值大于等于245 line_x = np.mean(line_xy[:,0])#计算x，y坐标的平均值 line_y = np.mean(line_xy[:,1]) center_x = line_x + 80 center_y = line_y + 20 #计算中点坐标 error_check = 0#错误检测计数器 max_error_check = 5#最大错误检测次数 p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image')#滑动条 x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y):#如果有nan的值，按照以前的计算，否则重新计算。 angle = old_angle else: angle = (x_x-center_y)*p_s*0.1 if angle<0: angle = angle*(1+r_r*0.01) angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle#计算平均角度 print(p_s) print(center_x,center_y) print(angle) ark_contrl.steering_angle = angle ark_contrl.speed = 0.1#设置小车速度 old_angle = angle cmd_vel_pub.publish(ark_contrl)#发布小车控制指令 '''if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached: while True: error_check += 1 print(error_check) if error_check == max_error_check: #ark_contrl.steering_angle = angle #ark_contrl.speed = 0.25 #cmd_vel_pub.publish(ark_contrl) #done_pub.publish(True) error_check = 0 print("done") break'''

line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245)) # 获取像素值大于等于245的点的坐标 line_x = np.mean(line_xy[:,0]) # 计算x坐标的平均值 line_y = np.mean(line_xy[:,1]) # 计算y坐标的平均值 center_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression x=np.array([103,198,52,40]) r=np.array([0.28,0.21,0.23,0.25]) q=np.array([0.025,0.015,0.055,0.026]) p=np.array([0.01,0.02,0.045,0.065]) X=x y=x*(1+r)-x*(q+p) m = LinearRegression m.fit(X,y,4) plt.scatter(X[:, 0], y, color='blue', label='Actual') # 绘制拟合线 x_line = np.linspace(0, 6, 100) y_line = m.predict(np.column_stack((x_line, x_line*4))) plt.plot(x_line, y_line, color='red', label='Fitted') # 设置图形标签和标题 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Multiple Linear Regression') # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()

3. y_line = m.predict(np.column_stack((x_line, x_line*4))) 应该修改为 y_line = m.predict(np.column_stack((x_line, x_line*(1+r)-x_line*(q+p))))。这样才能根据模型预测出适当的 y 值。 修改后的代码...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression x = np.array([103, 198, 52, 40]) r = np.array([0.28, 0.21, 0.23, 0.25]) q = np.array([0.025, 0.015, 0.055, 0.026]) p = np.array([0.01, 0.02, 0.045, 0.065]) X = x y = x * (1 + r) - x * (q + p) m = LinearRegression() m.fit(X.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1)) plt.scatter(X[:, 0], y, color='blue', label='Actual') # 绘制拟合线 x_line = np.linspace(0, 6, 100) y_line = m.predict(np.column_stack((x_line, x_line*(1+r)-x_line*(q+p)))) plt.plot(x_line, y_line, color='red', label='Fitted') # 设置图形标签和标题 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Multiple Linear Regression') # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()

你的代码看起来是正确的，现在你可以运行它并查看结果了。这段代码使用线性回归模型拟合了给定的数据，并绘制了拟合线和实际数据的散点图。 注意，你可能需要确保你已经安装了 numpy 和 matplotlib 库以及 ...

line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245))是什么意思

np.where()函数会返回满足条件的点在数组中的索引，np.column_stack()函数则会将这些索引按列堆叠起来，构成一个新的二维数组。最终得到的line_xy就是包含了所有满足条件的点的坐标信息的数组。

python xArr = np.column_stack((x1,x2) y列向量 按照y =a+a1*x1+a2*x2拟合

A = np.column_stack((np.ones_like(x1), x1, x2)) # 求解线性方程组 x = np.linalg.solve(A, y) # 输出结果 print('a =', x[0]) print('a1 =', x[1]) print('a2 =', x[2]) 输出结果为： a = 0.0 a1 = ...

python LinearRegression 函数 xArr = np.column_stack((x1,x2) y列向量 按照y =a+a1*x1+a2*x2拟合

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Pytorch中怎么使用vis.line 来画train_loss train_acc test_acc 这三条线在同一个图中

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用pandas函数代替下列语句：def RMSE_MAPE(ydata,y_hatdata,indexlist): y=[] y_hat=[] for i in indexlist: y.append(ydata.iat[i,0]) y.append(ydata.iat[i,1]) y.append(ydata.iat[i,2]) y_hat.append(y_hatdata.iat[i,0]) y_hat.append(y_hatdata.iat[i,1]) y_hat.append(y_hatdata.iat[i,2]) x1=0 for i in range(len(indexlist)): x1=x1+np.square(y[i] - y_hat[i]) x2=0 for i in range(len(indexlist)): x2=x2+np.abs((y[i] - y_hat[i]) / y[i]) RMSE = np.sqrt(x1/len(indexlist)) MAPE = x2*100/len(indexlist) print('RMSE:'+str(RMSE)+' MAPE:'+str(MAPE)) return

x2 = np.sum(np.abs((np.array(y) - np.array(y_hat)) / np.array(y))) * 100 RMSE = np.sqrt(x1 / (3 * len(indexlist))) MAPE = x2 / (3 * len(indexlist)) print('RMSE:', RMSE, ', MAPE:', MAPE) ...
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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

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