以上代码 错误使用 heatmap x 值向量包含重复的值。 出错 untitled333333 (第 44 行) heatmap(points(:, 1), points(:, 2), points(:, 3));

确实，在使用`heatmap`函数时，如果输入的`x`值向量有重复的值，会出现错误，因为它需要的是排序且唯一的x和y坐标对来构建网格。你提到的`points(:, 1)`和`points(:, 2)`可能是x和y坐标，如果它们存在重复，你需要先去除重复并排序。

首先，检查并处理x和y坐标，确保它们没有重复：

[~, idx] = unique([points(:, 1), points(:, 2)], 'first'); % 获取无重复的索引
unique_points = points(idx, :); % 提取无重复的点

[x_unique, y_unique] = unique_points(:, 1:2); % 取出唯一x和y值
z_unique = unique_points(:, 3); % 保持效率值不变

% 创建新的热力图
heatmap(x_unique, y_unique, z_unique);

这里，我们使用了`unique`函数结合`'first'`选项来找到第一次出现的不重复元素，然后用这些索引来提取无重复的点。

如果之后仍有错误，那可能是其他方面的问题，例如`z_unique`的大小可能与`x_unique`和`y_unique`不匹配。请再次检查数据是否完全匹配。

相关问题

此类型的变量不支持使用点进行索引。 出错 untitled2 (第 42 行) heatmap(data0(:, 2:end).Properties.VariableNames, table2array(data0(:, 2:end)), 'Colormap', 'coolwarm', 'ColorbarVisible', 'off');

抱歉，我之前的回答有误。正确的修改方法是使用`data0.Properties.VariableNames`和`table2array(data0(:, 2:end))`，代码如下：

% 绘制相关性矩阵热力图
figure;
heatmap(data0.Properties.VariableNames(2:end), table2array(data0(:, 2:end)), 'Colormap', 'coolwarm', 'ColorbarVisible', 'off');
title('Correlation Heatmap');

这样修改后，代码应该可以正常运行并绘制出相关性热图。

for(int i = 0; i < heatmaps.size[1] - 1; i ++) // resize cost 29 ms { cv::Mat heatMap(heatmaps.size[2], heatmaps.size[3], CV_32F, reinterpret_cast<float*>(const_cast<uchar*>(heatmaps.ptr(0, i)))); // heatMap.data = heatmaps.ptr(0, i); if (this->upsample_ratio != 1) { // cv::resize(heatMap, heatMap, cv::Size(0, 0), this->upsample_ratio, this->upsample_ratio, cv::INTER_CUBIC); // cv::resize(heatMap, heatMap, cv::Size(0, 0), this->upsample_ratio, this->upsample_ratio, cv::INTER_AREA); cv::resize(heatMap, heatMap, cv::Size(0, 0), this->upsample_ratio, this->upsample_ratio, cv::INTER_LINEAR); } heatmaps_channels[i] = heatMap; } 这段C++代码的详细解释

这段C++代码是一个for循环，用于对一个名为`heatmaps`的多维数组进行处理。下面是代码的详细解释：

1. `for(int i = 0; i < heatmaps.size[1] - 1; i++)`: 这是一个循环，从0开始迭代到`heatmaps`数组的第一维度大小减1。`heatmaps.size[1]`表示数组的第一维度大小。

2. `cv::Mat heatMap(heatmaps.size[2], heatmaps.size[3], CV_32F, reinterpret_cast<float*>(const_cast<uchar*>(heatmaps.ptr(0, i))));`: 这行代码定义了一个名为`heatMap`的`cv::Mat`对象。它使用了`heatmaps`数组中的数据来初始化，具体是通过`heatmaps.ptr(0, i)`获取指向数组中特定位置的指针，然后使用`reinterpret_cast<float*>`将指针转换为`float*`类型，最后通过`cv::Mat`构造函数创建一个`CV_32F`类型的矩阵。

3. `if (this->upsample_ratio != 1)`: 这是一个条件判断语句，检查变量`this->upsample_ratio`是否不等于1。

4. `cv::resize(heatMap, heatMap, cv::Size(0, 0), this->upsample_ratio, this->upsample_ratio, cv::INTER_LINEAR);`: 这行代码使用了OpenCV的resize函数对矩阵`heatMap`进行调整大小操作。调整大小的目标大小由`cv::Size(0, 0)`表示，表示将根据输入的`this->upsample_ratio`参数对图像进行放大或缩小。`cv::INTER_LINEAR`是插值方法，表示使用线性插值算法进行调整大小操作。

5. `heatmaps_channels[i] = heatMap;`: 这行代码将处理后的矩阵`heatMap`赋值给名为`heatmaps_channels`的数组的第`i`个元素。

这段代码的作用是遍历`heatmaps`数组的第一维度，并对每个元素进行调整大小操作，然后将调整后的结果存储在名为`heatmaps_channels`的数组中。