解释这段代码的意思import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Neck_Fz_sim = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sim.txt", delimiter=",",) Neck_Fz_sled = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sled140ms.txt", delimiter=",",) from objective_rating_metrics.rating import ISO18571 iso_rating = ISO18571(reference_curve=Neck_Fz_sled, comparison_curve=Neck_Fz_sim) overall_rating = iso_rating.overall_rating() print(str(overall_rating)) print('overall_rating: ', iso_rating.overall_rating()) print('corridor_rating: ', iso_rating.corridor_rating()) print('phase_rating: ', iso_rating.phase_rating()) print('magnitude_rating: ', iso_rating.magnitude_rating()) print('slope_rating: ', iso_rating.slope_rating()) x_data_sim = Neck_Fz_sim[...,0] y_data_sim = Neck_Fz_sim[...,1] x_data_sled = Neck_Fz_sled[...,0] y_data_sled = Neck_Fz_sled[...,1] plt.plot(x_data_sim,y_data_sim,linewidth=2,label = 'simulation') plt.plot(x_data_sled,y_data_sled,linewidth=2,label = 'sled') plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.05),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.05), color='g', alpha=0.2) plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.5),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.5), color='y', alpha=0.2) plt.text(0,1500,'overall_rating: \roverall_rating\ncorridor_rating:\nphase_rating:\nmagnitude_rating:\nslope_rating:',fontsize = 10) plt.title("Neck Lower Fz") plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Force(N)") plt.show()

这段代码是一个用于评估仿真与实验数据之间差异的程序，其中包括了ISO 18571评估方法。代码首先使用NumPy中的loadtxt函数从两个文件中加载数据，并将其分别存储在Neck_Fz_sim和Neck_Fz_sled变量中。接着，使用objective_rating_metrics包中的ISO18571类来计算仿真数据和实验数据之间的差异，并计算了五个评价指标，分别是overall_rating、corridor_rating、phase_rating、magnitude_rating和slope_rating。最后，使用Matplotlib库绘制了两个曲线，并在图表中添加了评价指标的解释。

相关问题

为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()

# 导入 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成 100 个随机数
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x,y)

# 显示图形
plt.show()

# 注释：上述代码使用 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块生成 100 个随机数，并绘制散点图。plt.scatter() 函数用于绘制散点图，plt.show() 函数用于显示图形。

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show()使图像一直停留界面

可以在代码最后加上`plt.waitforbuttonpress()`或者`plt.pause(0.001)`，来使图像停留在界面上。例如：

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
plt.show()
plt.waitforbuttonpress()

或者

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
plt.show()
plt.pause(0.001)

这样就可以使图像一直停留在界面上，直到用户手动关闭。