fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) ax.barh([data["Gender"]=="Female"]data["Income"], width=0.7, label="Female") ax.barh([data["Gender"]=="Male"]data["Income"], width=0.7, label="Male") ax.set_xlabel("Income") ax.set_yticks(data.index) ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) ax.legend() plt.show()如何修改代码

时间: 2023-06-18 14:02:56 浏览: 82
您可以尝试以下代码: ``` fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) female_income = data[data["Gender"]=="Female"]["Income"] male_income = data[data["Gender"]=="Male"]["Income"] ax.barh(data["MaritalStatus"], female_income, height=0.7, label="Female") ax.barh(data["MaritalStatus"], male_income, height=0.7, left=female_income, label="Male") ax.set_xlabel("Income") ax.legend() plt.show() ``` 这里我们分别取出男性和女性的收入,分别作为两个 `barh` 的参数。同时在第二个 `barh` 中通过 `left` 参数将男性的柱形图放在女性柱形图的右侧。将 `set_yticks` 和 `set_yticklabels` 修改为 `data["MaritalStatus"]` 可以使 y 轴标签显示正确。
相关问题

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) ax.barh(data[["MaritalStatus", "Gender"]], data["Income"])

这段代码有一些问题,首先应该指定要绘制水平条形图的数据和条形的宽度。另外,不应该将两个变量合并在一起作为条形图的 x 轴,而应该使用分组条形图。以下是修改后的代码示例: ``` import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv") # 分组条形图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) width = 0.4 ax.barh(data.index - width/2, data["Income"][data["Gender"]=="Female"], height=width, label="Female") ax.barh(data.index + width/2, data["Income"][data["Gender"]=="Male"], height=width, label="Male") # 设置 x 轴标签和标题 ax.set_xlabel("Income") ax.set_ylabel("MaritalStatus") ax.set_title("Income by MaritalStatus and Gender") # 设置 y 轴刻度标签 ax.set_yticks(data.index) ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) # 添加图例 ax.legend() plt.show() ``` 这段代码会绘制一个按照婚姻状况和性别分组的条形图,横轴为收入,纵轴为婚姻状况,每个条形图代表一个性别。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) ax.barh([data["Gender"]=="Female"]data["Income"], width=0.7, label="Female") ax.barh([data["Gender"]=="Male"]data["Income"], width=0.7, label="Male") ax.set_xlabel("Income") ax.set_yticks(data.index) ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) ax.legend() plt.show()

这段代码是用来画一个水平条形图,展示不同婚姻状况下男性和女性的收入情况。其中,fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) 表示创建一个大小为 15x12 的画布和一个坐标轴对象。接着,ax.barh([data["Gender"]=="Female"]data["Income"], width=0.7, label="Female") 表示画出女性收入的条形图,[data["Gender"]=="Female"]是一个布尔型的索引,用于筛选出性别为女性的数据,然后取出他们的收入数据。同理,ax.barh([data["Gender"]=="Male"]data["Income"], width=0.7, label="Male") 表示画出男性收入的条形图。然后,ax.set_xlabel("Income") 和 ax.set_yticks(data.index) 分别设置 x 轴标签和 y 轴刻度值。ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) 表示将婚姻状况作为 y 轴标签。最后,ax.legend() 用于显示图例,plt.show() 用于展示图像。但是需要注意的是,这段代码存在语法错误,需要修改。
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import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据表格 data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类'] }) colors = {'哺乳动物':'red', '爬行动物':'blue', '鸟类':'green', '鱼类':'orange'} # 创建包含2行2列的图形 fig, ax = plt.subplots(2, 2) # 1行1列的子图:物种名称为x,体长为y,颜色为分类类型,绘制横向柱形图 ax[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[0, 0].set_xlabel('体长') ax[0, 0].set_ylabel('物种名称') ax[0, 0].set_title('物种体长图') # 1行2列的子图:以物种名称为x,体重为y,颜色为分类类型,绘制折线图 ax[0, 1].scatter(data['物种名称'], data['体重'], color='red', marker='o') ax[0, 1].set_xlabel('物种名称') ax[0, 1].set_ylabel('体重') ax[0, 1].set_title('物种体重图') # 2行1列的子图:以物种名称为x,速度为y,颜色为分类类型,绘制散点图 ax[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[1, 0].set_xlabel('物种名称') ax[1, 0].set_ylabel('速度') ax[1, 0].set_title('物种速度图') # 2行2列的子图:以分类类型列画饼图 grouped = data.groupby('分类类型').size() ax[1, 1].pie(grouped, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90) ax[1, 1].set_title('分类类型饼图') plt.show() 此段程序报错为Warning (from warnings module): File "D:\py\Lib\tkinter\__init__.py", line 861 func(*args) UserWarning: Glyph 40479 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9E1F}) missing from current font.请解释错误原因并给出正确代码

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类']}) # 定义2行2列的图形 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8)) # 1行1列的子图:横向柱形图 axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=data['分类类型']) axs[0, 0].set_xlabel('体长') axs[0, 0].set_ylabel('物种名称') axs[0, 0].set_title('各物种体长横向柱形图') # 1行2列的子图:折线图 axs[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], '-o', color=data['分类类型']) axs[0, 1].set_xlabel('物种名称') axs[0, 1].set_ylabel('体重') axs[0, 1].set_title('各物种体重折线图') # 2行1列的子图:散点图 axs[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], c=data['分类类型']) axs[1, 0].set_xlabel('物种名称') axs[1, 0].set_ylabel('速度') axs[1, 0].set_title('各物种速度散点图') # 2行2列的子图:饼图 grouped_data = data.groupby('分类类型').size() axs[1, 1].pie(grouped_data, labels=grouped_data.index, autopct='%1.1f%%') axs[1, 1].set_title('各分类类型占比饼图') plt.tight_layout() plt.show()此代码报错为Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lenovo/OneDrive/桌面/绘图/绘图1.py", line 38, in <module> axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=data['分类类型']) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 2649, in barh patches = self.bar(x=left, height=height, width=width, bottom=y, File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1459, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 2441, in bar color = itertools.chain(itertools.cycle(mcolors.to_rgba_array(color)), File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 487, in to_rgba_array rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c]) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 487, in rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c]) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 299, in to_rgba rgba = _to_rgba_no_colorcycle(c, alpha) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 374, in _to_rgba_no_colorcycle raise ValueError(f"Invalid RGBA argument: {orig_c!r}") ValueError: Invalid RGBA argument: '哺乳动物'解释错误原因并给出正确代码

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据表格 data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类'] }) colors = {'哺乳动物': 'red', '爬行动物': 'blue', '鸟类': 'green', '鱼类': 'orange'} # 创建包含2行2列的图形 fig, ax = plt.subplots(2, 2) # 1行1列的子图:物种名称为x,体长为y,颜色为分类类型,绘制横向柱形图 ax[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[0, 0].set_xlabel('体长') ax[0, 0].set_ylabel('物种名称') ax[0, 0].set_title('物种体长图') # 1行2列的子图:以物种名称为x,体重为y,颜色为分类类型,绘制折线图 ax[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']], marker='o') ax[0, 1].set_xlabel('物种名称') ax[0, 1].set_ylabel('体重') ax[0, 1].set_title('物种体重图') # 2行1列的子图:以物种名称为x,速度为y,颜色为分类类型,绘制散点图 ax[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], c=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[1, 0].set_xlabel('物种名称') ax[1, 0].set_ylabel('速度') ax[1, 0].set_title('物种速度图') # 2行2列的子图:以分类类型列画饼图 grouped = data.groupby('分类类型').size() ax[1, 1].pie(grouped, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90) ax[1, 1].set_title('分类类型饼图') plt.show() 其报错为 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\OneDrive\桌面\绘图\绘图1.py", line 55, in ax[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']], marker='o') File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 243, in _check_color_like raise ValueError(f"{v!r} is not a valid value for {k}") ValueError: ['red', 'red', 'red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'green', 'red', 'orange'] is not a valid value for color 请解释错误原因并给出正确代码

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 定义颜色字典 colors = {'哺乳动物': 'red', '爬行动物': 'green', '鸟类': 'blue', '鱼类': 'yellow'} data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类'] }) # 定义2行2列的图形 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8)) # 1行1列的子图:横向柱形图 axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) axs[0, 0].set_xlabel('体长') axs[0, 0].set_ylabel('物种名称') axs[0, 0].set_title('各物种体长横向柱形图') # 1行2列的子图:折线图 axs[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], '-o', color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) axs[0, 1].set_xlabel('物种名称') axs[0, 1].set_ylabel('体重') axs[0, 1].set_title('各物种体重折线图') # 2行1列的子图:散点图 axs[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], c=[colors[x] for x in data['分类类型']]) axs[1, 0].set_xlabel('物种名称') axs[1, 0].set_ylabel('速度') axs[1, 0].set_title('各物种速度散点图') # 2行2列的子图:饼图 grouped_data = data.groupby('分类类型').size() axs[1, 1].pie(grouped_data, labels=grouped_data.index, autopct='%1.1f%%') axs[1, 1].set_title('各分类类型占比饼图') plt.tight_layout() plt.show()此代码报错为Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lenovo/OneDrive/桌面/绘图/绘图1.py", line 85, in <module> axs[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], '-o', color=[colors[x] for x in data['分类类型']])raise ValueError(f"{v!r} is not a valid value for {k}") ValueError: ['red', 'red', 'red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'blue', 'red', 'yellow'] is not a valid value for color请解释错误原因并给出正确代码

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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L1正则化模型诊断指南:如何检查模型假设与识别异常值(诊断流程+案例研究)

![L1正则化模型诊断指南:如何检查模型假设与识别异常值(诊断流程+案例研究)](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化,也被称为Lasso回归,是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零,使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能,因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发,逐步深入到其在机器学习中的应用和优势
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,并确保业务连续性规划的有效性?

为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,同时确保业务连续性规划的有效性,你需要从以下几个方面入手:(详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容,此处略) 参考资源链接:[信息安全事件管理:策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时,首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义,理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南,帮助你
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实时三维重建:InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统,利用ROS(Robot Operating System)作为驱动,实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先,我们需要了解ROS(Robot Operating System),它是一个用于机器人软件开发的灵活框架,提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统,它允许开发者分别开发和测试组件,之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着,我们来看InfiniTAM,它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点: 1. 实时性能:InfiniTAM利用高效的数据结构和算法,在单个或多个GPU上运行,能够处理大量数据,实现实时的三维重建。 2. 带宽优化:在进行三维重建时,数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗,使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性:InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能,易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合:InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合,增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正:系统内置了相机标定工具,可以处理镜头畸变等问题,确保重建结果的准确性。 现在,我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建: ROS驱动InfiniTAM的实现,主要依赖于ROS的节点系统,每个节点可以执行一个特定的功能,如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递,可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中,典型的节点可能包括: - 数据采集节点:负责从连接的硬件设备(如RGB-D相机)中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点:对采集到的数据进行必要的预处理,例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点:核心的处理节点,负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点:将重建的结果通过图形界面展示给用户,提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作,需要定义相应的ROS消息类型和话题,确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如,数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上,而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之,InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建,结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势,为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合,如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩