代码解析 sum_ = [tpr[i]+1-fpr[i] for i in range(len(thres))]

时间: 2023-12-17 08:04:22 浏览: 80
这段代码计算了一个列表`sum_`，其中包含了在不同阈值下的（真阳性率 + 1 - 假阳性率）的值。这个值可以在某些情况下用于评估二分类模型的性能。 解析代码的具体步骤如下： 1. `thres`是一个阈值列表，它包含了不同的阈值值。 2. `tpr`是一个真阳性率（True Positive Rate）列表，它记录了在不同阈值下的模型的真阳性率。 3. `fpr`是一个假阳性率（False Positive Rate）列表，它记录了在不同阈值下的模型的假阳性率。 接下来，使用列表推导式遍历阈值列表`thres`的每个元素： - 在每个索引`i`处，将对应的真阳性率和（1 - 假阳性率）相加，并将结果添加到`sum_`列表中。 最终，`sum_`列表中存储了在不同阈值下（真阳性率 + 1 - 假阳性率）的值。这个值可以用于根据不同阈值评估二分类模型的性能，并可以用于选择最佳阈值或进行模型比较。
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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 66 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) ---> 66 svm_fpr, svm_tpr, _ = roc_curve(y_test, svm_probs, pos_label=2) 68 softmax_auc = auc(softmax_fpr, softmax_tpr) 69 mlp_auc = auc(mlp_fpr, mlp_tpr)

这个错误可能是由于支持向量机模型的输出（svm_probs）与ROC曲线计算函数（roc_curve）的要求不符导致的。支持向量机的decision_function输出的是样本距离分类超平面的距离，而roc_curve函数需要的是样本属于正类的概率。 为了解决这个问题，可以使用SVC中的predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率，并使用正类别的概率作为计算ROC曲线的输入。修改代码如下： ```python svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] ``` 使用上述代码替换原代码中的`svm_probs = svm_model.decision_function(X_test_scaled)`，然后再次运行程序，即可解决该错误。 同时，需要注意的是，鸢尾花数据集中的目标变量y的取值为0、1、2，其中2为正类别。如果你的数据集中正类别的取值不是2，需要将上述代码中的`pos_label`参数相应修改为正类别的取值。 希望这个解决方案能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 可调 fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label=r'Mean ROC (AUC = %0.4f $\pm$ %0.4f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8)

这段代码定义了一个名为 "roc_234" 的函数，其中包含了一个名为 "cut_roc" 的函数。 "cut_roc" 函数接受两个参数：一个 DataFrame 对象 "df_merge" 和一个布尔类型参数 "save_png"。函数首先会输出一个字符串 "processing" 和一个表示图片名称的字符串 "save_png"。然后定义了三个空列表 "tprs"、"aucs" 和 "mean_fpr"。接下来定义了一个名为 "convert" 的嵌套函数，用于将标签值中的 "0" 和 "2" 转换为 "1"，并返回转换后的标签列表。接着使用 numpy 中的 linspace 函数生成一个长度为 100 的等差数列 "mean_fpr"。随后通过一个循环，对于每一个 "cnt" 值等于当前循环变量 "i" 的数据，将该数据的标签列表转换为新的标签列表 "label"，并计算出该数据的预测值 "predict"。然后使用 sklearn 库中的 roc_curve 函数计算出该数据的 ROC 曲线上的假正率 "fpr" 和真正率 "tpr"，并将其加入到 "tprs" 列表中。同时，计算该数据的 ROC 曲线下面积 "roc_auc"，将其加入到 "aucs" 列表中。最后，使用 matplotlib 库中的 plot 函数绘制该数据的 ROC 曲线，并将该数据的 AUC 值加入到曲线标签中。此外，还绘制了一条对角线作为基准线。循环结束后，计算出所有数据的平均真正率 "mean_tpr" 和平均 ROC 曲线下面积 "mean_auc"，并使用 matplotlib 库中的 plot 函数绘制平均 ROC 曲线，并将其加入到标签中。最后，计算 AUC 值的标准差 "std_auc"。
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for i in range(6): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y == i, X[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

在循环体中，通过roc_curve函数计算出当前类别的ROC曲线上的假正率（fpr）、真正率（tpr）和阈值（_），并通过auc函数计算出当前类别的AUC值，最终将fpr、tpr和roc_auc分别保存在对应的列表中。

for each class class_names = np.unique(y_train) y_scores = tree.predict_proba(X_test) y_pred = tree.predict(X_test) macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') y_test = label_binarize(y_test, classes=range(3)) y_pred = label_binarize(y_pred, classes=range(3)) micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, average='micro') #micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro') # calculate ROC curve fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) return reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc根据上述代码怎么调整下列代码fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr_avg[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr_avg[i], tpr_avg[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr_avg["macro"] = all_fpr tpr_avg["macro"] = mean_tpr macro_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(micro_auc_avg["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr_avg["macro"], tpr_avg["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(macro_auc_avg["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr_avg[i], tpr_avg[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc_avg[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i...

修正下列代码y_test=np.array(y_test) y_score=np.array(y_score) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area（方法二） fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(n_classes): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= n_classes fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw=2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(n_classes), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(n_classes): mean_tpr += ...

for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_auc_score(y_true[i], y_score[i],multi_class='ovr') roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

这是一个多类别分类问题的ROC曲线计算代码，其中n_classes是类别数量，y_true是真实标签，y_score是预测得分。在多类别分类问题中，可以采用一对多...最终得到每个类别的ROC曲线和AUC值数组，即fpr、tpr和roc_auc。

根据下列代码改写定义函数的代码fpr_avg = {} for i in range(len(fpr_list)): for key in fpr_list[i]: if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(fpr_list[i][key]) for key in fpr_avg: fpr_avg[key] = np.mean(fpr_avg[key], axis=0) print(fpr_avg)

您可以改写该代码定义一个名为calculate_fpr_avg的函数，该函数的输入参数为fpr_list，返回值为一个字典fpr_avg，代表多个模型的FPR的平均值。具体代码如下： import numpy as np def calculate_fpr_avg...

def compute_pos_neg(y_actual, y_hat): TP = 0; FP = 0;TN = 0; FN = 0 for i in range(len(y_hat)): if y_actual[i]==y_hat[i]==1: TP += 1 if y_hat[i]==1 and y_actual[i]!=y_hat[i]: FP += 1 if y_actual[i]==y_hat[i]==0: TN += 1 if y_hat[i]==0 and y_actual[i]!=y_hat[i]: FN += 1 return TP,FP,TN,FN def metrics(TP,FP,TN,FN): a=TP+FP b=TP+FN c=TN+FP d=TN+FN #mcc=((TP*TN)-(FP*FN))/(math.sqrt(float(a*b*c*d)+0.0001)) F1=(2*TP)/float(2*TP+FP+FN+.0000001) # 在某些计算的分母中添加了一个小的正数 (0.0000001)，以避免被零除错误。 precision=TP/float(TP+FP+.0000001) recall=TP/float(TP+FN+.0000001) TPR=TP/(TP+FN) FPR=FP/(FP+TN) print("**********************") print("F1 score:", F1) print("precision:", precision) print("recall:", recall) print("TPR:", TPR) print("FPR:", FPR) print("**********************") return TPR,FPR,F1,precision,recall代码为什么不执行

这是一个用Python编写的函数，用于计算二分类模型的混淆矩阵。输入参数为y_actual（实际标签）和y_hat（预测...最后，通过调用metrics函数计算TPR（真正率，即TP/(TP+FN)）和FPR（假正率，即FP/(FP+TN)）等性能指标。

n_classes = y_bin.shape[1] for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])怎么改

for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) 在这里，我们使用了字典来存储每个类别的 FPR、TPR 和 ROC AUC 值。这样，就...

for i in range(num_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

这段代码是用于计算多...在每个循环中，roc_curve函数计算出第i个类别的ROC曲线上的假正率（fpr[i]）和真正率（tpr[i]），auc函数计算出该曲线下的面积（roc_auc[i]）。最终，该代码会返回每个类别的ROC曲线和AUC值。

for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

这是一个计算多类别分类模型的ROC曲线和AUC值的代码段。其中，n_classes表示类别的数量，y_test是测试集的真实标签，y_score是模型对测试集的预测概率。循环遍历每个类别，计算该类别的ROC曲线和AUC值，存储在fpr、...

fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])出现 too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed的问题怎么修正

如果您在运行以上代码时出现了 "too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed" 错误，通常是因为 y_test 和/或 y_pred 的维度不正确。 在这里，y_test 和 y_pred 应该都是二元矩阵（每...

y_scores = y_predY = [] for i in range(len(y_test)): y_test[i] = i Y.append(y_test[i]) i = i+1 print(Y) T = np.array(Y) print(T) Y_true = T[np.arange(T.shape[0])] num_class = len(np.unique(Y_true)) print(num_class) y_true = label_binarize(Y_true, classes=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # lb = LabelBinarizer() # y_true = lb.fit_transform(Y_true) # 计算FPR和TPR fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true.ravel(), y_scores.ravel()) # 计算AUC roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

最后，使用sklearn库中的roc_curve函数计算FPR、TPR和阈值，并使用sklearn库中的auc函数计算ROC曲线下的面积（AUC）。最后，使用matplotlib库绘制ROC曲线。如果你有问题或需要更多帮助，请提供更多上下文信息。

def compute_eer(label, pred, positive_label=1): # 打的分数 # all fpr, tpr, fnr, fnr, threshold are lists (in the format of np.array) fpr, tpr, threshold = sklearn.metrics.roc_curve(label, pred, positive_label) fnr = 1 - tpr # the threshold of fnr == fpr eer_threshold = threshold[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] # theoretically eer from fpr and eer from fnr should be identical but they can be slightly differ in reality eer_1 = fpr[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] eer_2 = fnr[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] # return the mean of eer from fpr and from fnr eer = (eer_1 + eer_2) / 2 return eer,eer_threshold

函数中使用了 scikit-learn 库的 roc_curve 函数来计算真正率（TPR）和假正率（FPR），并使用 numpy 库的函数来计算 EER 和阈值。最后，函数返回 EER 和相应的阈值。 如果你遇到了问题，请提供更多信息，我可以帮助...

随机森林导入数据用kfold分层抽样后用下列画roc_curve曲线三分类python代码mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('FNN深度森林RMSE:', rmse) print('FNN深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred1[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area（方法二） fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred1.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF-F') plt.legend(loc="lower right"）

这是一个随机森林在三分类问题上使用kfold分层抽样后进行评估的Python代码，其中包括了计算RMSE、Accuracy和绘制ROC曲线的步骤。其中，使用了sklearn库中的mean_squared_error、accuracy_score、roc_curve和auc函数...

if len(y_true_binarized.shape) == 1: y_true_binarized = y_true_binarized.reshape(-1, 1) if len(y_score.shape) == 1: y_score = y_score.reshape(-1, 1) # 计算ROC曲线 多标签指示器格式的数据转换为二进制格式，怎么写 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)

如果它们是一维数组，就用 reshape 函数将其转换为二维数组，其中 -1 表示自动计算该维度的大小，1 表示将该维度设置为 1。 接下来，我们用 roc_curve 函数计算 ROC 曲线，其中 y_true_binarized 是转换为二进制...
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
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【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
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在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分