alg = TotalGreedyCoverage(aoi1, out_trajectories1, 1, debug=False) mrs = alg.solution() # get multi round solution assert mrs is not None, "solution not found" mrs.plot() def plot(self, title=None): plotter = ToursPlotManager(self.aoi, tours, labels=True, tour_labels=tour_labels) return plotter 如何将经此程序生成的图片plotter作为figure1输出

时间: 2023-11-25 21:06:33 浏览: 32
你可以使用Matplotlib库将生成的图片作为Figure1输出。具体步骤如下: 1. 首先,需要在代码开头引入Matplotlib库。 ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的figure()函数创建一个新的Figure对象,并将其赋值给一个变量,例如fig。 ```python fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ``` 这里的figsize参数可以设置图片的大小。 3. 在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的imshow()函数将图片显示在Figure对象上。 ```python plt.imshow(image) ``` 这里的image是生成的图片对象。 4. 在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的title()函数为图片添加标题。 ```python plt.title(title) ``` 这里的title参数是你给图片设置的标题。 5. 最后,在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的show()函数显示图片。 ```python plt.show() ``` 6. 如果你想将生成的图片保存到本地文件,可以使用Matplotlib库的子模块pyplot的savefig()函数。 ```python plt.savefig('figure1.png') ``` 这里的'figure1.png'是你想要保存的文件名,可以根据自己需要修改。 综上所述,完整的代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.imshow(image) plt.title(title) plt.show() plt.savefig('figure1.png') ```

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代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

static char *GetAlgoName(HcfSymKeyGeneratorSpiOpensslImpl *impl) { char keySizeChar[MAX_KEY_STR_SIZE] = { 0 }; if (sprintf_s(keySizeChar, MAX_KEY_STR_SIZE, "%d", impl->attr.keySize) < 0) { LOGE("Invalid input parameter!"); return NULL; } char *algoName = (char *)HcfMalloc(MAX_KEY_STR_SIZE, 0); if (algoName == NULL) { LOGE("algoName malloc failed!"); return NULL; } HcfAlgValue type = impl->attr.algo; if (type == HCF_ALG_AES) { int32_t aesSize = strlen(AES_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, AES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("aes algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + aesSize, MAX_KEY_STR_SIZE - aesSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("aes algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else if (type == HCF_ALG_SM4) { int32_t sm4Size = strlen(SM4_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, SM4_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("sm4 algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + sm4Size, MAX_KEY_STR_SIZE - sm4Size, keySizeChar) != EOK) { LOGE("sm4 algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else if (type == HCF_ALG_DES) { int32_t desSize = strlen(DES_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, DES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("des algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + desSize, MAX_KEY_STR_SIZE - desSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("des algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else { LOGE("unsupport algo!"); goto clearup; } return algoName; clearup: HcfFree(algoName); return NULL; }简化代码

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