p1=np.zeros((3,2),np.float32)

时间: 2023-11-08 18:12:34 浏览: 40
这行代码创建了一个3行2列的浮点型数组,并将其所有元素初始化为0。可以使用以下代码来验证此操作: ``` import numpy as np p1 = np.zeros((3,2), np.float32) print(p1) ``` 输出结果: ``` [[0. 0.] [0. 0.] [0. 0.]] ```
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a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

这个代码看起来没有明显的错误,但是有一些地方可以进行修改和改进。 1. 在定义变量时,建议使用小写字母,按照PEP8规范进行命名,例如将“alabel”和“blabel”改为“a_label”和“b_label”。 2. 在定义测试数据时,可以使用np.array直接创建数组,而无需使用vstack和array组合的方式。 3. 在使用plt.scatter函数绘制散点图时,第三个参数应该是标记的大小,而不是颜色。 4. 在使用svm.predict函数时,应该将测试数据作为二维数组传递,例如:svm.predict(np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32))。 下面是修改后的代码: ```python import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2) ``` 希望这些修改可以帮助您更好地运行代码!

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

这个错误说明在训练SVM模型时,响应变量(即标签)不是分类变量,而是连续变量或其他类型的变量。因此,需要将响应变量转换为分类变量才能训练SVM模型。 为了解决这个问题,您需要将标签变量转换为分类变量。您可以使用OpenCV的ml.TrainData()函数来创建训练数据对象,并将响应变量的类型指定为CV_VAR_CATEGORICAL。具体来说,您可以在创建训练数据对象时指定varType参数,如下所示: ```python train_data = cv.ml.TrainData_create(data, cv.ml.ROW_SAMPLE, label) train_data.setVarType(np.array([cv.ml.VAR_NUMERICAL, cv.ml.VAR_NUMERICAL], dtype=np.uint8)) ``` 在这个例子中,我们将响应变量的类型设置为CV_VAR_CATEGORICAL,将特征变量的类型设置为CV_VAR_NUMERICAL,因为特征变量是连续变量。 下面是修改后的代码: ```python import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) train_data = cv.ml.TrainData_create(data, cv.ml.ROW_SAMPLE, label) train_data.setVarType(np.array([cv.ml.VAR_NUMERICAL, cv.ml.VAR_NUMERICAL], dtype=np.uint8)) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(train_data) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2) ``` 希望这个修改可以帮助您解决问题!

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