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时间: 2024-04-06 18:31:09 浏览: 136
这个是一个警告信息,它出现在 LagrangeInterp 的代码中。这个警告信息的具体含义是:在 LagrangeInterp 绘制图例时,有些额外的图例条目被忽略了。这可能是因为这些条目没有正确设置或者是不必要的。警告信息并不会影响程序的运行,但是我们可以尝试去解决它,以提高程序的可读性和可维护性。
相关问题
怎么理解std::vector<cv::Mat> inputs{matRGBScaled}
这段代码是使用C++中的标准库std::vector来创建一个向量(vector)对象,并初始化它的元素为一个cv::Mat对象。
具体地说,std::vector<cv::Mat> inputs表示创建了一个名为inputs的向量,其中的元素类型为cv::Mat,即OpenCV库中的图像矩阵类型。
初始化部分{matRGBScaled}表示向inputs中添加了一个元素,该元素的值为matRGBScaled。在这里,matRGBScaled是一个cv::Mat对象,可能是一个已经加载或创建的图像矩阵。
这样的初始化方式允许你在创建vector对象时直接指定初始元素,而不需要单独调用push_back()等函数添加元素。
需要注意的是,std::vector是一个动态数组,可以存储多个元素,并且具有自动调整大小的功能。因此,你可以在inputs中添加更多的cv::Mat对象,以便处理多个图像矩阵。
def cluster_means(k: int, inputs: List[Vector], assignments: List[int]) -> List[Vector]:
这是一个函数,名为 `cluster_means`,它有三个参数:
- `k`:表示聚类的数量,即要将输入数据分成几个簇。
- `inputs`:表示输入的数据,它是一个向量列表,其中每个向量都有相同的维度。
- `assignments`:表示每个输入数据所属的簇的索引,它是一个整数列表,长度等于 `inputs` 的长度,每个整数的值在 `0` 到 `k-1` 之间。
函数的返回值是一个向量列表,表示每个簇的均值向量。具体来说,返回值的长度等于 `k`,每个向量的维度与输入向量的维度相同。