解释代码 c1 = np.array(mpl.colors.to_rgb(c1)) c2 = np.array(mpl.colors.to_rgb(c2))

时间: 2023-06-05 10:08:37 浏览: 116
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两种版本的颜色代码表

这段代码使用Matplotlib库将颜色字符串转换为RGB数组。具体来说，将颜色c1和c2转换为RGB数组，以便在后续代码中使用。np.array()是将颜色转换为NumPy数组。mpl.colors.to_rgb()是将颜色转换为RGB值的函数。
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c语言颜色代码详解

c语言颜色代码 初学c的小伙伴可能已经对那个黑底白字的框有些厌倦了，不妨加点颜色，增加加可读性。 /* 颜色函数SetConsoleTextAttribute(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE),前景色 | 背景色 | 前景加强 | 背景加强); 前景色：数字0-15 或 FOREGROUND_XXX 表示 （其中XXX可用BLUE、RED、GREEN表示） 前景加强：数字8 或 FOREGROUND_INTENSITY 表示 背景色：数字16 32 64 或 BACKGROUND_XXX 三种颜色表示 背景加强： 数字128 或 BACKGROUND_

解释代码 def gradient_color(self, c1, c2, coeff): """ :return: """ c1 = np.array(mpl.colors.to_rgb(c1)) c2 = np.array(mpl.colors.to_rgb(c2)) color = mpl.colors.to_rgb(c1 + coeff * (c2 - c1)) return tuple([int(c * 255) for c in color])

输入参数包括两个颜色 c1 和 c2，以及一个系数 coeff，表示 c1 和 c2 之间的过渡程度。函数通过先将颜色转换为 RGB 值，计算两个颜色之间的线性插值，最后将插值结果转换为颜色值。返回值为 RGB 值组成的元组。

请分析为什么两段代码输出的结果不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

答：两段代码输出的结果不同是因为第一段代码设置了坐标轴标签，而第二段代码没有设置。在第一段代码中，ax.set_xlabel('X Label')、ax.set_ylabel('Y Label')、ax.set_zlabel('Z Label')这三行代码设置了三个坐标轴...

请分析两段代码输出的结果为什么不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x = np.zeros((88,88)) y = np.zeros((88,88)) for i in range(88): for j in range(88): x[i][j] = j+1 for i in range(88): for j in range(88): y[i][j] = i+1 z = my_array.flatten() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(x, y, z,cmap="jet") ax.legend() plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

ChatGPT: 这两段代码输出的结果不同是因为它们使用了不同的绘图方法。第一段代码使用了三角面片绘图方法，而第二段代码使用了曲面绘图方法。在第一段代码中，我们需要将数据展平并将其放入一个二维数组中，然后使用 ...

解释代码 color = mpl.colors.to_rgb(c1 + coeff * (c2 - c1)) return tuple([int(c * 255) for c in color])

具体来说，它使用mpl.colors.to_rgb()函数将输入的颜色c1和c2之间的颜色系列coeff * (c2 - c1)转换为一个RGB元组，然后使用列表解析将每个浮点数转换为整数形式。最后，该函数返回一个RGB元组，其中包含三个整数，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据集 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([2, 4, 1, 3, 5]) z = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # 创建三维图形对象 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 绘制三维散点图 ax.scatter(x, y, z) # 设置坐标轴标签和标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') ax.set_title('3D Scatter Plot') # 显示图形 plt.show()为什么输出一片空白

这段代码应该是可以绘制出三维散点图的，但是可能是由于缺少交互界面所致，导致图形无法展示。您可以尝试在代码中添加以下两行命令，看是否可以解决问题： # 添加以下两行命令 plt.ion() plt.pause(0.001) ...

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

在代码的第11行，报错是因为 x 中的索引应该是整数类型，而不是浮点数类型。在这行代码中，索引 x[rand_idx, :] 访问的是 x 中的第 rand_idx 行。但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该...

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

在运行该代码时，可能会遇到以下错误： ModuleNotFoundError: No module named 'colour' 这是因为代码中使用的 colour 模块需要安装，可以使用以下命令安装： pip install Colour-science ...

import matplotib. pyplt as plt import numpy as np from mpl_toolkits. mplot3d import Axes3D from matplotlib. ticker import LinearLocator,FormatStrFormatte fig= plt. figure() ax=Axes3D(fig) n= 256 x= np. arange(-5,5,0.25) y= np. arange(-5,5,0.25) X,Y= np. meshgrid(x,y) R=mp. sqrt(X**2+Y**2) Z= np.sin(R) surf=ax. plot_surface( X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax. set_zlim(-1.01,1.01) ax.zaxis.set_major_locattor(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formaatter( FormatStrFormatter('%.02f ')) fig. colorbar( surf, shrink=0.5,aspect=5) plt. show()

代码中使用了numpy库生成自变量的取值范围，以及计算因变量的值。最后使用Axes3D对象的plot_surface()方法绘：制冷中")); m_temperatureEdit->setText(QString::number(--m_temperature)); m_temperatureSlider->...

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

利用 Python 实现二分查找算法 def binary_search(arr, target): """ 二分查找函数 参数： arr: 有序数组（从小到大排列） target: 目标元素 返回值： 如果找到目标元素，返回其下标；...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) line, = ax.plot(x, y) ax.set_facecolor('white') def on_enter(event): ax.set_facecolor('yellow') fig.canvas.draw() def on_leave(event): ax.set_facecolor('white') fig.canvas.draw() def on_move(event): if event.inaxes == ax: x, y = event.xdata, event.ydata index = np.searchsorted(x, x) if abs(y - line.get_ydata()[index]) < 0.2: ax.text(x, y, f'{y:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=14) else: ax.texts.clear() fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('axes_enter_event', on_enter) fig.canvas.mpl_connect('axes_leave_event', on_leave) fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move) plt.show()

- fig.canvas.mpl_connect 将回调函数与图表对象的事件连接起来，实现交互式功能。 - plt.show() 显示图表。 当鼠标移动到曲线上时，如果鼠标所在位置距离曲线上某个点的 y 值小于 0.2，则在该点处显示对应的 y...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 这段代码运行是否有误

这段代码有一些错误： 1. X2 + Y2 需要改为 X**2 + Y**2，表示对 X 和 Y 进行平方操作。 2. flattenen() 需要改为 flatten()，表示将数组展平。 3. 在第二个子图中，camp 应该改为 cmap，表示颜色映射...

import numpy as np # 定义字典 usefuldata = {0: [], 1: [np.array([15., 15., 75.]), np.array([15., 15., 45.])], 2: [np.array([15., 75., 15.]), np.array([15., 45., 15.])], 3: [np.array([15., 75., 75.]), np.array([15., 45., 75.]), np.array([15., 75., 45.])], 4: [np.array([75., 15., 15.]), np.array([45., 15., 15.])], 5: [np.array([75., 15., 75.]), np.array([75., 15., 45.]), np.array([45., 15., 75.]), np.array([45., 15., 45.])], 6: [np.array([75., 75., 15.]), np.array([75., 45., 15.]), np.array([45., 75., 15.]), np.array([45., 45., 15.])], 7: [np.array([75., 75., 75.]), np.array([75., 45., 75.]), np.array([75., 75., 45.]), np.array([75., 45., 45.]), np.array([45., 75., 75.]), np.array([45., 45., 75.]), np.array([45., 75., 45.]), np.array([45., 45., 45.])]} # 遍历字典 for k, v in usefuldata.items(): if len(v) > 0: # 如果该键对应的值非空 # 将数组转化为numpy数组 v = np.array(v) if len(v) == 1: # 数据点仅有一个的情况 slope = np.array([0, 0, 0]) # 斜率设为0 intercept = v[0] # 截距为数据点本身 else: # 进行一次线性拟合，拟合结果为斜率和截距 slope, intercept = np.polyfit(np.arange(len(v)), v, 1) # 输出拟合结果 print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{}，截距为{}".format(k, v, slope, intercept)) # 计算直线方程 eq = "z = {}x + {}y + ({})".format(slope[0], slope[1], intercept[2]) print("直线方程为：", eq) else: print("键{}对应的值为空".format(k))。使用这个代码获得了方程后，如何将所有的这些方程一次性显示在三维图像中？采用matplotlib.pyplot来实现

usefuldata = {0: [], 1: [np.array([15., 15., 75.]), np.array([15., 15., 45.])], 2: [np.array([15., 75., 15.]), np.array([15., 45., 15.])], 3: [np.array([15., 75., 75.]), np.array([15., 45., 75.]), np....

已知两类训练样本，利用感知器算法求解判别函数，并画出决策面。两类训练样本如下： X1 = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) X2 = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 1]])

X1 = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) X2 = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 1]]) w, b = perceptron(X1, X2) print("判别函数的权重：", w) print("判别函数的偏置：...

解释代码import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np # 中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def susan_mask(): mask = np.ones((7, 7)) mask[0, 0] = 0 mask[0, 1] = 0 mask[0, 5] = 0 mask[0, 6] = 0 mask[1, 0] = 0 mask[1, 6] = 0 mask[5, 0] = 0 mask[5, 6] = 0 mask[6, 0] = 0 mask[6, 1] = 0 mask[6, 5] = 0 mask[6, 6] = 0 return mask #图像点特征提取 def susan_corner_detection(img): img = img.astype(np.float64) g = 37 / 2 circularMask = susan_mask() output = np.zeros(img.shape) for i in range(3, img.shape[0] - 3): for j in range(3, img.shape[1] - 3): ir = np.array(img[i - 3:i + 4, j - 3:j + 4]) ir = ir[circularMask == 1] ir0 = img[i, j] a = np.sum(np.exp(-((ir - ir0) / 10) ** 6)) if a <= g: a = g - a else: a = 0 output[i, j] = a return output set_ch() image = mpimg.imread('cat.jpg') out = susan_corner_detection(image) plt.imshow(out, cmap='gray') plt.show()

这段代码实现的是Susan角点检测算法，它是一种基于像素点领域特征的角点检测算法。代码的主要流程如下： 1. 导入 Matplotlib 库和 NumPy 库，用于图像显示和计算。 2. 定义了一个用于设置中文字体的函数 set_ch()。...
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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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74LS181逻辑电路设计：原理图到实际应用的速成课

参考资源链接：[4位运算功能验证：74LS181 ALU与逻辑运算实验详解](https://wenku.csdn.net/doc/2dn8i4v6g4?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 74LS181逻辑电路概述 ## 1.1 74LS181的定义与重要性 74LS181是一款广泛应用于数字逻辑设计的4位算术逻辑单元(ALU)，它提供了一系列算术和逻辑运算功能，使得复杂的计算任务得以简化实现。该器件由16个引脚组成，是早期数字系统设计的核心组件之一。 ## 1.2 74LS181的应用背景 74LS181出现在计算机和数字电路设计的黄金时期，它支持多种二进制运
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