plt.plot实例化调用

`plt.plot()`是Matplotlib中最常用的函数之一，用于绘制2D图形。下面是一个`plt.plot()`的实例化调用的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建一个figure对象和一个子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 设置图形属性
ax.set(xlabel='x', ylabel='y', title='sin(x)')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用`np.linspace()`函数生成了一个包含100个元素的等差数列作为x轴数据，然后使用`np.sin()`函数计算了每个x值对应的y值。接着，我们创建了一个`figure`对象和一个子图对象`ax`，并使用`ax.plot()`函数绘制了曲线。最后，我们使用`ax.set()`函数设置了图形的属性，包括x轴标签、y轴标签和标题。最后，使用`plt.show()`函数显示了图形。

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解释这段代码np.save(self.result_path + '{}_rewards.npy', rewards) np.save(self.result_path + '{}_ma_rewards.npy', ma_rewards) plt.figure() # 创建一个图形实例，方便同时多画几个图 plt.title("learning curve on {} of {}".format(args.algo_name, args.scenario_name)) plt.xlabel('episodes'.format(a1)) plt.plot(rewards, label='rewards') plt.legend() plt.show()

这段代码主要用于保存训练过程中的结果，并绘制学习曲线。

首先，调用numpy库的np.save()方法，将训练过程中获得的奖励值数组rewards和移动平均奖励值数组ma_rewards保存到指定的文件路径下。其中，'{}_rewards.npy'和'{}_ma_rewards.npy'是文件名的格式化字符串，其中{}会被args.algo_name和args.scenario_name替换。这两个文件分别保存了训练过程中每一轮游戏获得的奖励值和移动平均奖励值。

接着，使用matplotlib库创建一个新的图形实例，用于绘制学习曲线。设置图形的标题为"learning curve on {} of {}"（其中{}会被args.algo_name和args.scenario_name替换），设置x轴的标签为'episodes'。

接下来，使用plt.plot()方法绘制奖励值曲线。其中，rewards是获得的奖励值数组，label='rewards'用于设置曲线的标签。最后，使用plt.legend()方法添加图例，并使用plt.show()方法显示图形。

#https://pysource.com/2021/10/29/kalman-filter-predict-the-trajectory-of-an-object/ import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class KalmanFilter: #实例属性 kf = cv2.KalmanFilter(4, 2) #其值为4，因为状态转移矩阵transitionMatrix有4个维度 #需要观测的维度为2 kf.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]], np.float32) #创建测量矩阵 kf.transitionMatrix = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 0.7, 0], [0, 0, 0, 0.7]], np.float32) #创建状态转移矩阵 # 创建一个0-99的一维矩阵 z = [i for i in range(100)] z_watch = np.mat(z) # 创建一个方差为1的高斯噪声，精确到小数点后两位 noise = np.round(np.random.normal(0, 1, 100), 2) noise_mat = np.mat(noise) # 将z的观测值和噪声相加 z_mat = z_watch + noise_mat # 定义x的初始状态，即位置和速度 x_mat = np.mat([[0, ], [0, ]]) y_mat = np.mat([[0, ], [0, ]]) def predict(self, coordX, coordY): #实例方法，自己实现一个predict ''' This function estimates the position of the object''' measured = np.array([[np.float32(coordX)], [np.float32(coordY)]]) self.kf.correct(measured) #结合观测值更新状态值，correct为卡尔曼滤波器自带函数 predicted = self.kf.predict() #调用卡尔曼滤波器自带的预测函数 x, y = int(predicted[0]), int(predicted[1]) #得到预测后的坐标值 # 绘制结果 plt.plot(measured[0], 'k+', label='Measured_x') plt.plot(x, 'b-', label='Kalman Filter_x') #plt.plot(real_state, 'g-', label='Real state') plt.legend(loc='upper left') plt.title('Kalman Filter Results') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Position (m)') plt.show() return x, y predict(self,x_mat,y_mat)优化这段python代码，随机生成x和y并实现对x和y的输入值的预测，并画出图像，实现可视化

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class KalmanFilter:
def __init__(self):
# 创建卡尔曼滤波器
self.kf = cv2.KalmanFilter(4, 2)
# 创建测量矩阵
self.kf.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]], np.float32)
# 创建状态转移矩阵
self.kf.transitionMatrix = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 0.7, 0], [0, 0, 0, 0.7]], np.float32)
# 创建过程噪声协方差矩阵
self.kf.processNoiseCov = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0.5, 0], [0, 0, 0, 0.5]], np.float32)
# 定义x的初始状态，即位置和速度
self.x = np.array([[0], [0], [0], [0]], np.float32)

def predict(self, coordX, coordY):
# 将输入值转换为测量值
measured = np.array([[np.float32(coordX)], [np.float32(coordY)]])
# 预测下一时刻的状态值
self.x = self.kf.predict()
# 结合观测值更新状态值
self.x = self.kf.correct(measured)
# 得到预测后的坐标值
x, y = int(self.x[0]), int(self.x[1])
return x, y

# 创建KalmanFilter实例
kf = KalmanFilter()

# 随机生成x和y
x = np.array([i for i in range(1, 101)])
y = np.array([i for i in range(1, 101)])
# 添加随机噪声
x = x + np.random.normal(0, 10, 100)
y = y + np.random.normal(0, 10, 100)

# 预测输入值的位置
predicted_x = []
predicted_y = []
for i in range(100):
px, py = kf.predict(x[i], y[i])
predicted_x.append(px)
predicted_y.append(py)

# 绘制结果
plt.plot(x, y, 'k+', label='Measured')
plt.plot(predicted_x, predicted_y, 'b-', label='Kalman Filter')
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('Kalman Filter Results')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()