if self._x < 0 or self._y < 0: self._x, self._y = marker_tip

时间: 2024-02-10 10:57:57 浏览: 59
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aruco-1.3.0.zip_Version:1.3.0_aruco_version 1.3.0_version.1.3.0

这是一个 Python 代码片段，它包含一个类的方法。这个方法有两个属性 `_x` 和 `_y`，它们的值可能小于 0。如果 `_x` 或者 `_y` 小于 0，那么这个方法会将它们的值设置为 `marker_tip` 变量的值。`marker_tip` 可能是一个包含两个元素的元组或者列表，这取决于在其他地方定义的方式。
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MapABC-Flex.rar_flex_mapabc flex api_site:www.pudn.com_高德_高德地图

- **Marker和InfoWindow**：用于在地图上添加标记和信息窗口，可以展示地理位置的具体信息。 - **Overlay**：覆盖物，用于在地图上添加自定义图形或图像，如热力图、轨迹线等。 - **Services**：提供各种地理服务...

def vkaibot_ar_marker_callback(self, data): global is_detected_ar global ar_1 global pick_flag global find_id global count_4 global count_1 global count_3 global count_6 global kk if count_1== 0: msg=data.markers kk=len(msg) print("正在识别!") if kk<=0 and pick_flag==0: print"开始旋转,寻找二维码！" twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = change_z_max_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk>0: for j in range(0,kk,1): kk1=data.markers[j] find_id=kk1.id if count_6==1: if find_id==1 or find_id==0: break; else : if find_id==12 or find_id==4 or find_id==11: break; if kk1.pose.pose.position.x>pick_safe_y_proper_dis : print"开始接近正中间，往左走......" twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = change_z_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk1.pose.pose.position.x<(-pick_safe_y_proper_dis): print'开始接近正中间，往右走......' twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = -change_z_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk1.pose.pose.position.x<=pick_safe_y_proper_dis and kk1.pose.pose.position.x>=(-pick_safe_y_proper_dis): ####制度 if pick_flag ==0:

这是一个Python程序段，用于控制机器人进行二维码识别和移动。程序中设置了一些全局变量和计数器，以及一些判断条件。当条件满足时，程序会执行不同的动作，如旋转寻找二维码、接近二维码并往左或右走等。...

# render elements self._render_marker = True self._render_trails = True

其中 _render_marker 和 _render_trails 是该类的两个成员变量，它们的值都被初始化为 True。根据变量名来看，这个类可能是用于渲染某种图形的，_render_marker 和 _render_trails 可能是控制是否渲染标记和...

def graph_display(): nonlocal t_list_for_x_axis_in_graph_display, current_time, result_list_for_y_axis_in_graph_display, sum_of_count plt.figure() fig = plt.gcf() self.loop_flag = 1 while self.loop_flag: if len(plt.get_fignums()) == 0 or self.stop_thread: plt.close() self.loop_flag = 0 print('loop quit') self.X_quit = 1 break print('drawing') y = result_list_for_y_axis_in_graph_display x = t_list_for_x_axis_in_graph_display plt.xlabel('时间') plt.ylabel('车流量/辆') plt.title('实时流量折线图') fig.set_facecolor(gradient(0.5)) plt.plot(x, y, ls='-', marker='D', mec='yellow', mfc='w') plt.pause(1) try: plt.close() except: pass这里是绘制流量折线图，但是只显示了一个固定的点，没有流量折线

可能是因为在绘制折线图时，只使用了一个固定的点而没有使用实时的数据。你需要在循环中不断更新折线图的数据，这样才能实现实时的流量折线图。可以尝试在循环中添加更新数据的代码，例如从数据源获取最新的流量数据...

解释这段代码def render(self, mode='human'): self.ax.clear() # 绘制线路 for i in range(len(self.obstacle_pos)): self.ax.fill(self.obstacle_pos[i][0], self.obstacle_pos[i][1], color=self.color) # 智能体位置更新 for index, agent in enumerate(self.agents): rotated_plane_data = ndimage.rotate(agent.plane, 0, reshape=True) self.ax.imshow(rotated_plane_data, extent=[agent.position[0] - self.agent_size, agent.position[0] + self.agent_size, agent.position[1] - self.agent_size, agent.position[1]+self.agent_size]) for corner in self.corner_position: # 画面固定 self.ax.scatter(corner[0], corner[1], marker='o', color='white') # 轨迹更新 # for path in self.paths: # x, y = zip(*path) # self.ax.plot(x, y, 'b--') self.fig.canvas.draw() plt.pause(0.01)

3. 更新每个智能体的位置，使用ndimage.rotate()函数将智能体的平面旋转0度并显示在画布上； 4. 绘制画面固定的角落； 5. 更新每个代理的运动轨迹。注意该部分代码被注释掉了； 6. 刷新画布并将绘图暂停0.01秒，以便...

如何修改这段代码 def render(self, mode='human'): self.ax.clear() # 绘制线路 for i in range(len(self.obstacle_pos)): self.ax.fill(self.obstacle_pos[i][0], self.obstacle_pos[i][1], color=self.color) # 智能体位置更新 for index, agent in enumerate(self.agents): rotated_plane_data = ndimage.rotate(agent.plane, 0, reshape=True) self.ax.imshow(rotated_plane_data, extent=[agent.position[0] - self.agent_size, agent.position[0] + self.agent_size, agent.position[1] - self.agent_size, agent.position[1]+self.agent_size]) for corner in self.corner_position: # 画面固定 self.ax.scatter(corner[0], corner[1], marker='o', color='white') # 轨迹更新 # for path in self.paths: # x, y = zip(*path) # self.ax.plot(x, y, 'b--') self.fig.canvas.draw() plt.pause(0.01)使得其在jupyter运行出来的图片变大

要在 Jupyter 中放大此代码生成的图片，可以尝试使用以下代码： import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina' plt.rcParams['figure.figsize'] = [8,...

// 定位 pName: "Geolocation", events: { init(o) { // o 是高德地图定位插件实例 o.getCurrentPosition((status, result) => { // console.log(JSON.stringify(result)); if (result && result.position) { self.lng = result.position.lng; self.lat = result.position.lat; self.address = result.formattedAddress; self.center = [self.lng, self.lat]; // console.log(self.center, 99666); let o = amapManager.getMap(); if (!self.marker) { self.marker = new AMap.Marker({ position: self.center, }); self.marker.setMap(o); } self.marker.setPosition(self.center); }else{ self.$message.error("位置信息，获取失败！") } }); }, }, 解析一下

这段代码是一个关于地理定位的功能。其中，pName指定了这个功能的名称为"Geolocation"。...最后，通过self.marker.setPosition方法将标记的位置设置为self.center。如果定位失败，则弹出一个错误提示信息。

解释一下这段代码：“self.sub = rospy.Subscriber('/chest/ar_pose_marker', AlvarMarkers, self.sub_cb)”

具体来说，代码中的 rospy.Subscriber 方法用于创建一个 ROS 订阅者，订阅机器人传感器发布的 AR 标签位置话题（/chest/ar_pose_marker）来获取标签信息，并将获取到的信息传递给 self.sub_cb() 回调函数进行...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy.spatial.distance import cdist from ant_colony import solve_tsp # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys = df.index.values countrys_coords = np.array(df['[longitude, latitude]'].apply(eval).tolist()) # 计算城市间的距离矩阵 dist_matrix = cdist(countrys_coords, countrys_coords, metric='euclidean') # 创建蚁群算法实例 num_ants = 50 num_iterations = 500 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.5 acs = solve_tsp(dist_matrix, num_ants=num_ants, num_iterations=num_iterations, alpha=alpha, beta=beta, rho=rho) # 输出访问完所有城市的最短路径的距离和城市序列 best_path = acs.get_best_path() best_distance = acs.best_cost visited_cities = [countrys[i] for i in best_path] print("最短路径距离：", best_distance) print("访问城市序列：", visited_cities) # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) map = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') map.drawcoastlines(color='gray') map.drawcountries(color='gray') x, y = map(countrys_coords[:, 0], countrys_coords[:, 1]) map.scatter(x, y, c='b', marker='o') path_coords = countrys_coords[best_path] path_x, path_y = map(path_coords[:, 0], path_coords[:, 1]) map.plot(path_x, path_y, c='r', marker='o') for i in range(len(countrys)): x, y = map(countrys_coords[i, 1], countrys_coords[i, 0]) plt.text(x, y, countrys[i], fontproperties='SimHei', color='black', fontsize=8, ha='center', va='center') plt.title("全球首都最短路径规划") plt.show()改成现在都有调用蚁群算法库的代码

if len(unvisited) == 0: continue pheromone = tau[curr_city, unvisited] distance = dist_matrix[curr_city, unvisited] probs[i, unvisited] = pheromone ** self.alpha * (1 / distance) ** self.beta ...

plt.scatter(self.target_sites[0][0], self.target_sites[1][0], color='', marker='o', edgecolors='b', s=50) # 什么意思

其中self.target_sites是一个二维数组，第一个维度表示x轴坐标，第二个维度表示y轴坐标。这里取了第一个元素作为散点的位置。color=''表示散点不填充颜色，marker='o'表示散点形状为圆形，edgecolors='b'表示散点...

这段代码什么意思：“for i in range(3): step_len[i] = path_point[path_marker_index][i] - self.current_pose[i]”

这段代码是一个 for 循环，i 的值在 0、1、2 之间循环，依次代表三维空间中的 x、y、z 坐标轴。每次循环中，计算出从当前机器人位姿到路径点 path_point[path_marker_index] 在 x、y、z 三个方向上的距离，分别保存...
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plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15); 这段代码将数据点按照颜色分组并绘制，同时显示了质心的位置。 在“k-means.rar”压缩包中，可能包含了MATLAB脚本文件、数据文件和结果截图。...
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self.axis.scatter(self.x, self.y1, 'r', label='y1', linewidth=2,marker='。') File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1459, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 4593, in scatter raise ValueError( ValueError: s must be a scalar, or float array-like with the same size as x and y

其中，self.x和self.y1是一组数据点的x坐标和y坐标，'r'表示散点的颜色为红色，label表示该组数据点的标签为'y1'，linewidth和marker参数分别表示散点的线宽和样式。 报错提示中的问题是因为marker参数传入了一个'...

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

if i % 100 == 0: print(f'Epoch {i}, Loss: {loss:.4f}') model = SoftmaxRegression(n_classes=3, n_features=4) model.fit(X_train, pd.get_dummies(y_train['target']).values, learning_rate=0.1, epochs=...

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