ind = sub2ind(size(T2), [1 2 3 4], ZK(:, 1), ZK(:, 2), (1:nj)');下标向量大小不相同

时间: 2023-10-08 07:04:48 浏览: 83
RAR

dibazhang.rar_4 3 2 1_cannotcy7_ind2rgb_rgb2ind函数_原理图

这个错误可能是由于ZK矩阵的大小与T2数组的大小不匹配，导致sub2ind函数返回的向量大小与预期不同。具体来说，sub2ind函数的参数应该是T2数组的大小和ZK矩阵的索引，其中索引的大小应该是与T2数组的第2和第3维度大小相同的向量。如果ZK矩阵的大小与T2数组的第2和第3维度大小不匹配，就会导致sub2ind函数返回的向量大小与预期不同，从而引发这个错误。 请检查一下您的代码，确保ZK矩阵的大小与T2数组的第2和第3维度大小相同。如果您仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，我会尽力帮助您解决问题。
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sub2ind:将下标转换为线性索引

var sub2ind = require ( 'compute-sub2ind' ) ; sub2ind( x, i, j ) 将下标转换为线性索引。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) ; var mat = matrix ( [ 3 , 2 ] ) ; /* Matrix Subscripts Indices ...
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array2ind:对内置 sub2ind 的修改。-matlab开发

ind = array2ind(SIZE, COORDINATES_AS_ARRAY) 例子： g = 魔法（5）； ind = array2ind([5 5], [3 2]) 克（指数） 返回与调用相同的值 g(3,2) 当矩阵元素的坐标存储为数组并避免当前方法时很有用： b = [3 2]...

>>b = zeros(3); >>b(:) = 1:9 >>IND = [3 4 5 6] >>[I,J] = ind2sub(size(b),IND)帮我解释这个代码

第四行使用 ind2sub 函数将 IND 向量中的每个元素的行列坐标转换为一个行向量 I 和一个列向量 J，这里 size(b) 返回的是 b 矩阵的大小，也就是 3x3。因此 I 和 J 的长度都是 IND 向量的长度，即 4。I 和 J 中的元素...

如果在matlab中给定A=[1:3;4:6]; >> D=sub2ind(size(A),[1,1],[2,3])，将会输出什么结果，为什么

输出结果为： ...在此例中，size(A)为2x3，[1,1]对应A中的第一行第一列，[2,3]对应A中的第二行第三列。因此，D中的第一个元素为A中第一行第二列的线性索引，即2；第二个元素为A中第二行第三列的线性索引，即6。

但如果在matlab中给定A=[1:3;4:6]; >> D=sub2ind(size(A),[1,1],[2,3])，将会输出什么结果，为什么

在这个例子中，size(A)返回矩阵A的大小为2×3，因此[1,1]表示第1行第1列的位置，[2,3]表示第2行第3列的位置。将这两个位置作为输入参数传递给sub2ind，该函数将它们转换为线性索引。 对于第1行第1列的位置，线性...

解释下面代码def pure_pursuit_control(state, cx, cy, pind): ind = calc_target_index(state, cx, cy, pind) if pind >= ind: ind = pind if ind < len(cx): tx = cx[ind] ty = cy[ind] else: tx = cx[-1] ty = cy[-1] ind = len(cx) - 1 alpha = math.atan2(ty - state.y, tx - state.x) - state.yaw if state.v < 0: alpha = math.pi - alpha Lf = Lfc delta = math.atan2(2.0 * L * math.sin(alpha) / Lf, 1.0) return delta, ind

这段代码实现了纯追踪控制算法，...其中，calc_target_index函数用于计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引，Lf是车辆前轴到重心的距离，L是车辆轴距，delta是车辆需要转动的舵角，ind是当前车辆所跟随的路径点的索引。

hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3));

具体来说，它使用 sub2ind 函数将三个一维数组 bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3) 中的元素作为三维数组 histogram 中的索引，将对应位置的元素转换为一维数组中的索引，存储在 hist_indices 中...

function [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(acc_mat, direct_test) if length(direct_test) == 1 loc_pca_d = direct_test; acc_mat = acc_mat(:, :, :, loc_pca_d); [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); else [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); end

如果 direct_test 的长度不为1，表示有多个参数需要测试，那么直接找到准确率矩阵中的最大值索引 max_ind，并使用 ind2sub 函数将 max_ind 转换为对应的参数值 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d。 最后，函数...

错误使用 sub2ind (line 43) 下标超出范围。 出错 oooo (line 722) idx1 = sub2ind([n1, 3], gateway1(i, 1), gateway1(i, 2), gateway1(i, 3));帮我修改成没有错误的代码% 将网关节点的状态随机初始化 for i = 1:n_gateway % 第一层网关节点状态 idx1 = sub2ind([n1, 3], gateway1(i, 1), gateway1(i, 2), gateway1(i, 3)); state1(idx1) = randi([0, 3]); % 第二层网关节点状态 idx2 = sub2ind([n2, 3], gateway2(i, 1), gateway2(i, 2), gateway2(i, 3)); state2(idx2) = randi([0, 3]); end fclose(file);

idx1 = sub2ind([n1, 3], gateway1(i, 1), gateway1(i, 2), gateway1(i, 3)); state1(idx1) = randi([0, 3]); % 第二层网关节点状态 idx2 = sub2ind([n2, 3], gateway2(i, 1), gateway2(i, 2), gateway2(i, 3)...

def fitness(self, ind_var): X = X_train y = y_train """ 个体适应值计算 """ x1 = ind_var[0] x2 = ind_var[1] x3 = ind_var[2] if x1==0:x1=0.001 if x2==0:x2=0.001 if x3==0:x3=0.001 clf = SVR(C=x1,epsilon=x2,gamma=x3) clf.fit(X, y) predictval=clf.predict(X_test) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)

这是一个函数，它接受一个参数ind_var，然后使用SVR算法对X_train和y_train进行拟合，并使用C、epsilon和gamma参数对模型进行调参。接下来，使用拟合模型对X_test进行预测，并计算R2得分作为适应度分数，并返回该...

[max_row, max_col] = ind2sub(size(R), max_index);

假设R是一个m行n列的矩阵，max_index是矩阵R中最大值的索引，那么ind2sub(size(R), max_index)返回的是一个长度为2的行向量[max_row, max_col]，表示最大值在R中的行列下标。其中，size(R)返回的是一个包含R的行数和...

if markk=='aa**': im = Image.open('C:/Users/renzi/Desktop/robot_chat_app/client/emoji/weixiao.gif') # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 chatbox.after(100, update, ind) label = chatbox.image_create(tkinter.END, label) label.pack() chatbox.after(0, update, 0)怎么让label显示在滚动的聊天框里

你可以将label添加到Text窗口中，然后使用窗口的yview_moveto()方法将滚动条移动到最下方。可以像这样修改代码： label = tkinter.Label(chatbox, image=photo) chatbox.window_create(tkinter.END, window=...

[row, col] = ind2sub(size(flag_hsv),find(flag_hsv(:,:,1)>0.02 & flag_hsv(:,:,1)<0.5 & flag_hsv(:,:,2)>0.1& flag_hsv(:,:,3)>0.05));这段话是什么意思

This code uses the MATLAB function ind2sub to find the row and column indices of all non-zero elements in the first (hue) channel of the flag_hsv matrix that have a value greater than 0.02....

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽，False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码怎么改可以输出每个点是否被遮蔽

y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] +=...

if markk=='aa**': im = Image.open('C:/Users/renzi/Desktop/robot_chat_app/client/emoji/weixiao.gif') # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 root.after(100, update, ind) label = tkinter.Label(root) label.pack() chatbox.image_create(tkinter.END,label) root.after(0, update, 0) 让gif在滚动聊天框里显示

ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 root.after(100, update, ind) label = tkinter.Label(root) label.pack() chatbox.image_create(tkinter.END,label) root.after(0, update, 0) # 在聊天框中调用...

[gr, gc] = ind2sub(mapSize, goal);

ind2sub函数可以将节点索引转换为对应的行列坐标。它的第一个参数是地图大小(mapSize)，第二个参数是节点索引(goal)。函数的返回值是两个一维数值型数组(gr, gc)，分别表示节点索引(goal)对应的行列坐标。在A*算法中...
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失业率是指（一定时期满足全部就业条件的就业人口中仍有未工作的劳动力数字），旨在衡量闲置中的劳动产能，是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。 失业数据的月份变动可适当反应经济发展。失业率与经济增长率具有反向的对应变动关系。2013年，中国首次向外公开了调查失业率的有关数据。 2023年2月28日，国家统计局发布《中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报》。初步核算，全年全国城镇调查失业率平均值为5.6%。年末全国城镇调查失业率为5.5% 数据整理统计2000年至2020年全国335个地级市城镇等级失业率，部分城市和部分年度有缺失。 数据名称：全国335个地级市城镇登记失业率 数据年份：2000-2020年

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