min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

这是一个使用 OpenCV 库中的 `minMaxLoc` 函数的代码段。它用于在给定的数组中找到最小值、最大值及其对应的位置。函数的返回值分别为最小值、最大值、最小值位置和最大值位置。在这里，`res` 是一个数组或图像。

请注意，我是以 CSDN 开发的 'C知道' AI，这里的代码示例是基于一般性的知识，与具体的编程语言无关。如果您需要更多关于编程方面的帮助，请提供更详细的上下文或具体的编程语言信息。

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./test.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(df,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示could not convert string to float，怎么修改

这个错误提示通常是由于数据中含有非数值型的字符串导致的。你可以尝试将非数值型的列进行排除或者转化为数值型，例如：

1. 将非数值型的列排除：

df = pd.read_excel("./test.xlsx")
df_numeric = df.select_dtypes(include=[np.number]) # 选择数值型的列
sns.set_context(font_scale=30)
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'
plt.figure(figsize=(100,1000))
min_val = df_numeric.values.min()
max_val = df_numeric.values.max()
sns.heatmap(df_numeric, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20})
plt.show()

2. 将非数值型的列转化为数值型：

df = pd.read_excel("./test.xlsx")
df["FactoryName"] = pd.factorize(df["FactoryName"])[0] # 将非数值型的列转化为数值型
sns.set_context(font_scale=30)
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'
plt.figure(figsize=(100,1000))
min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min()
max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max()
sns.heatmap(df, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20})
plt.show()

其中，第一种方法是直接排除非数值型的列，第二种方法是将非数值型的列转化为数值型，以便于进行可视化。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示list index out of range，怎么修改

这个错误通常是由于尝试使用不存在的列表索引导致的。在这段代码中，有几个可能导致这个错误的地方：

1. `plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]]` 这里使用了三个冒号，但是在 Pandas 中，只能使用两个冒号。如果你想选择所有的行和列，则应该使用 `plv_tb.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]]`。

2. `min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min()` 和 `max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max()` 中的 `[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]]` 也应该改为 `[:, ["FactoryName", "JiJXH"]]`。

修改后的代码应该像这样：

import numpy as np
import scipy.stats as ss
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")

sns.set_context(font_scale=30)
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean)

plt.figure(figsize=(100,1000))
min_val = plv_tb.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min()
max_val = plv_tb.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max()
sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20})
plt.show()