all_theta = []

时间: 2023-06-13 07:06:31 浏览: 115
这段代码片段看起来像是 Python 中的空列表定义,而不是 MATLAB 中的多项式回归参数 all_theta。在 Python 中,可以通过下面的方式定义一个空列表: ``` all_theta = [] ``` 这将创建一个名为 all_theta 的空列表。你可以将数据逐个添加到列表中,例如: ``` all_theta.append(1) all_theta.append(2) all_theta.append(3) ``` 这将在列表中添加值1、2和3。
相关问题

for event_ in pygame.event.get(): # 退出事件 if event_.type == pygame.QUIT: done = True if event_.type == pygame.JOYAXISMOTION: xxx=joystick.get_axis(0) yyy=-joystick.get_axis(1) if 0.5>xxx and xxx>-0.5: if 0.5>yyy and yyy>-0.5: yyy=0 xxx=0 if xxx==0: theta=0 if xxx!=0: if yyy==0: theta=90 if yyy!=0: theta=(math.atan(xxx/yyy))*57.3 for i in range(10): all_theta=theta+all_theta theta_out=all_theta/10 all_theta=0 改错

这段代码有几个错误,我来一一指出并给出正确的代码: 1. 缺少 pygame.init() 来初始化 Pygame 库,并设置窗口参数。正确的代码应该是: ```python pygame.init() size = (700, 500) screen = pygame.display.set_mode(size) pygame.display.set_caption("My Game") done = False ``` 2. 在事件监听的代码中,缩进不正确。需要将后续的代码都缩进到 if 语句的下一行。正确的代码应该是: ```python for event_ in pygame.event.get(): if event_.type == pygame.QUIT: done = True if event_.type == pygame.JOYAXISMOTION: xxx = joystick.get_axis(0) yyy = -joystick.get_axis(1) if 0.5 > xxx and xxx > -0.5: if 0.5 > yyy and yyy > -0.5: yyy = 0 xxx = 0 if xxx == 0: theta = 0 if xxx != 0: if yyy == 0: theta = 90 if yyy != 0: theta = (math.atan(xxx / yyy)) * 57.3 for i in range(10): all_theta = theta + all_theta theta_out = all_theta / 10 all_theta = 0 ``` 3. 在计算平均角度的代码中,缺少对 all_theta 变量的声明和初始化。需要在程序开头添加 all_theta = 0。正确的代码应该是: ```python all_theta = 0 for i in range(10): all_theta += theta theta_out = all_theta / 10 ```

clear all; clc; du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02, 'a', 0+0.001, 'alpha', 0+0.003, 'qlim', [180, 365], 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005, 'a', 0+0.005, 'alpha', pi/2+0.005, 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230, 326], 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [0+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 90+0.005, 0+0.005, 0]; theta = [90*du+0.02, 0, L1(3).theta, L1(4).theta]; beta = zeros(1, 4); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1*T2*T3*T4; delta_T = diff(T, a)*delta_a; delta_T = diff(T, alpha)*delta_alpha; delta_T = diff(T, d)*delta_d; delta_T = diff(T, theta)*delta_theta; delta_T = diff(T, beta)*delta_beta; delta_a = 0.001; delta_T = zeros(4, 4); for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, a(i))*delta_a; end delta_alpha = 0.003; delta_T = zeros(4, 4); for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, alpha(i))*delta_alpha; end delta_d = 0.005; delta_T = zeros(4, 4); for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, d(i))*delta_d; end delta_theta = 0.02*du; delta_T = zeros(4, 4); for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, theta(i))*delta_theta; end delta_beta = 0.0; delta_T = zeros(4, 4); for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, beta(i))*delta_beta; end q = [90*du, 0, L1(3).theta, L1(4).theta]; T = Needle.fkine(q); pos = T(1:3, 4) euler = tr2eul(T, 'ZYX')/du delta_pos = delta_T(1:3, 4) delta_euler = tr2eul(delta_T, 'ZYX')/du这段代码运行不出来显示T超出数组元素

这段代码存在一些问题,需要进行修正: 1. delta_T 在进行赋值之前就被使用了,需要先进行赋值再进行使用。 2. 在进行 delta_T 的计算时,需要先进行 a、alpha、d、theta、beta 的赋值。 3. 在进行 delta_T 的计算时,需要将每一次的 delta_T 累加起来。 修正后的代码如下: ``` clear all; clc; du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02, 'a', 0+0.001, 'alpha', 0+0.003, 'qlim', [180, 365], 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005, 'a', 0+0.005, 'alpha', pi/2+0.005, 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230, 326], 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [0+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 90+0.005, 0+0.005, 0]; theta = [90*du+0.02, 0, L1(3).theta, L1(4).theta]; beta = zeros(1, 4); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1*T2*T3*T4; delta_a = 0.001; delta_T = zeros(4, 4); for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, a(i))*delta_a; end delta_alpha = 0.003; for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, alpha(i))*delta_alpha; end delta_d = 0.005; for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, d(i))*delta_d; end delta_theta = 0.02*du; for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, theta(i))*delta_theta; end delta_beta = 0.0; for i = 1:4 delta_T = delta_T + diff(T, beta(i))*delta_beta; end q = [90*du, 0, L1(3).theta, L1(4).theta]; T = Needle.fkine(q); pos = T(1:3, 4) euler = tr2eul(T, 'ZYX')/du delta_pos = delta_T(1:3, 4) delta_euler = tr2eul(delta_T, 'ZYX')/du ``` 运行后,可以正常输出结果。

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clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');则合格代码报错帮我修改正确

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