self.draw_stats(*stats) def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6):

时间: 2024-02-22 11:01:40 浏览: 134
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r_ieee_vals_.rar_John A

在这段代码中，`vals`, `vals1`, `vals2`, `vals3`, `vals4`, `vals5`, `vals6` 是函数 `draw_stats` 的七个参数。当 `self.draw_stats(*stats)` 被调用时，`*stats` 将一个包含七个元素的元组作为参数传递给 `draw_stats` 函数，这七个元素将分别赋给 `vals`, `vals1`, `vals2`, `vals3`, `vals4`, `vals5`, `vals6` 这七个参数。
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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')如何查看其中vals来源

根据这段代码，vals是一个参数，它作为draw_stats方法的输入参数传入。如果要查看vals的具体来源，需要查看调用draw_stats方法的代码，找到传递给vals参数的变量或数据结构。在这段代码中，vals是一个一维数组，可能...

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) # self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Temperature (°C)') 正确吗

def draw_stats(self, time_vals, temp_vals): fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time_vals, temp_vals) ax.set_title('Temperature vs. Time') ax.set_xlabel('Time (s)') ax.set_ylabel('Temperature (°C)'...

def get_values(self): raw_ints = self.get_raw_values() vals = {} vals["AcX"] = self.bytes_toint(raw_ints[0], raw_ints[1]) vals["AcY"] = self.bytes_toint(raw_ints[2], raw_ints[3]) vals["AcZ"] = self.bytes_toint(raw_ints[4], raw_ints[5]) vals["Tmp"] = self.bytes_toint(raw_ints[6], raw_ints[7]) / 340.00 + 36.53 vals["GyX"] = self.bytes_toint(raw_ints[8], raw_ints[9]) vals["GyY"] = self.bytes_toint(raw_ints[10], raw_ints[11]) vals["GyZ"] = self.bytes_toint(raw_ints[12], raw_ints[13]) return vals # returned in range of Int16

这个函数get_values会调用get_raw_values函数，并将返回的原始值转换为一个字典。字典中包含了加速度计和陀螺仪的 X、Y、Z 轴的值，以及当前温度的值，单位为摄氏度。其中，温度的值需要除以340.00然后加上36.53...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') 单独输出

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot(vals) ax.set_xlim(xlim) locs = ax.get_xticks() locs[0] = xlim[0] locs[-1] = xlim[1] ax.set_xticks(locs) ax.use_sticky_edges = False ax.set_title('Connected ...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')代码中输入的是？

具体来说，这段代码创建了一个 subplot，然后在该 subplot 中绘制了一个名为 "vals" 的数据，接着设置了 x 轴的范围，获取了 x 轴上的刻度并将第一个和最后一个刻度分别设置为 x 轴范围的左右边界，最后设置了图表...

class PPOMemory: def __init__(self, batch_size): self.states = [] self.probs = [] self.vals = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.batch_size = batch_size def sample(self): batch_step = np.arange(0, len(self.states), self.batch_size) indices = np.arange(len(self.states), dtype=np.int64) np.random.shuffle(indices) batches = [indices[i:i+self.batch_size] for i in batch_step] return np.array(self.states),np.array(self.actions),np.array(self.probs),\ np.array(self.vals),np.array(self.rewards),np.array(self.dones),batches def push(self, state, action, probs, vals, reward, done): self.states.append(state) self.actions.append(action) self.probs.append(probs) self.vals.append(vals) self.rewards.append(reward) self.dones.append(done) def clear(self): self.states = [] self.probs = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.vals = []

3. 存储函数 push：将交互数据（即一个状态 state、一个动作 action、一个概率 probs、一个价值 vals、一个奖励 reward 和一个完成标志 done）存储到经验回放缓存中。 4. 清空函数 clear：清空经验回放缓存，以便下...

帮我改进一这段代码import machine import time from machine import I2C from machine import Pin from machine import sleep class accel(): def __init__(self, i2c, addr=0x68): self.iic = i2c self.addr = addr self.iic.start() self.iic.writeto(self.addr, bytearray([107, 0])) self.iic.stop() def get_raw_values(self): self.iic.start() a = self.iic.readfrom_mem(self.addr, 0x3B, 14) self.iic.stop() return a def get_ints(self): b = self.get_raw_values() c = [] for i in b: c.append(i) return c def bytes_toint(self, firstbyte, secondbyte): if not firstbyte & 0x80: return firstbyte << 8 | secondbyte return - (((firstbyte ^ 255) << 8) | (secondbyte ^ 255) + 1) def get_values(self): raw_ints = self.get_raw_values() vals = {} vals["AcX"] = self.bytes_toint(raw_ints[0], raw_ints[1]) vals["AcY"] = self.bytes_toint(raw_ints[2], raw_ints[3]) vals["AcZ"] = self.bytes_toint(raw_ints[4], raw_ints[5]) vals["Tmp"] = self.bytes_toint(raw_ints[6], raw_ints[7]) / 340.00 + 36.53 vals["GyX"] = self.bytes_toint(raw_ints[8], raw_ints[9]) vals["GyY"] = self.bytes_toint(raw_ints[10], raw_ints[11]) vals["GyZ"] = self.bytes_toint(raw_ints[12], raw_ints[13]) return vals # returned in range of Int16 # -32768 to 32767 def val_test(self): # ONLY FOR TESTING! Also, fast reading sometimes crashes IIC from time import sleep while 1: print(self.get_values()) sleep(0.05) clk = Pin(("clk", 36), Pin.OUT_OD) sda = Pin(("sda", 37), Pin.OUT_OD) i2c = I2C(-1, clk, sda, freq=100000) #initializing the I2C method for ESP32 #i2c = I2C(scl=Pin(5), sda=Pin(4)) #initializing the I2C method for ESP8266 mpu= accel(i2c) while True: mpu.get_values() print(mpu.get_values()) time.sleep(2)

def __init__(self, i2c, addr=0x68): """ Initializes the accelerometer with the given I2C object and address. """ self.i2c = i2c self.addr = addr self.iic.start() self.iic.writeto(self.addr, ...

for r, ht_list in self.train_relation_dict.items(): # train_relation_dict是以r为键添加头实体和尾实体(h,t)元组的字典 rows = [e[0] for e in ht_list] cols = [e[1] for e in ht_list] vals = [1] * len(rows) adj = sp.coo_matrix((vals, (rows, cols)), shape=(self.n_users_entities, self.n_users_entities))

遍历了self.train_relation_dict字典，其中r是关系类型，ht_list是一个包含头实体和尾实体元组的列表。然后将头实体和尾实体分别提取出来，并构造一个稀疏COO格式矩阵，其中行是头实体，列是尾实体，元素为1。最终...

@api.model def create(self, vals): if vals.get("code") in ('/', None, False): vals["code"] = self.env['ir.sequence'].next_by_code('roke.production.order.code') # app创建处理默认为客户（防止用户创建客户不勾选是否客户） if vals.__contains__("customer_id"): partner_id = self.env['roke.partner'].search([('id', '=', int(vals.get('customer_id')))], limit=1) if partner_id: partner_id.write({'customer': True}) return super(RokeProductionOrder, self).create(vals)

这是一个用于创建 RokeProductionOrder 记录的方法。在这个方法中，首先判断传入的参数中是否包含 code 字段，如果没有则使用 ir.sequence 生成一个唯一的 code 值。接着判断传入的参数中是否包含 customer_id 字段...

y_pred[:, 0] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 0] / n_trees y_pred[:, 1] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] / n_trees y_pred[:, 2] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 2] / n_trees 是什么意思‘’

因此，[:, 0] 表示取所有样本的第一列预测概率，即第一个分类标签的概率，同理可得 [:, 1] 和 [:, 2] 分别为第二个和第三个分类标签的概率。然后将每个分类标签的概率除以决策树的数量 n_trees，最后得到的...

def write(self, vals): for record in self: if record.warehouse_state == 'confirm': raise UserError(_('无法编辑已确认的记录。')) elif record.warehouse_state == 'overrule': record.warehouse_state = 'initial' elif 'warehouse_state' in vals and vals['warehouse_state'] != record.warehouse_state and \ record.warehouse_state != 'initial': raise UserError(_('只有初始状态的记录才能修改状态。')) # 定义这个方法之后确认之后驳回不能使用了点击驳回之后显示无法编辑已确认的记录 怎么修改可用让驳回按钮可用

def write(self, vals): for record in self: if record.warehouse_state == 'confirm': raise UserError(_('无法编辑已确认的记录。')) elif record.warehouse_state == 'overrule': if 'warehouse_state' in ...

y_pred[:, 0] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 0] / n_trees # 第一类别的预测结果 y_pred[:, 1] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] / n_trees # 第二类别的预测结果 y_pred[:, 2] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 2] / n_trees # 第三类别的预测结果是什么意思

vals这句话的意思是将模型对“模糊数据”（fuzzy_vals）这句话的意思是将模型对“模糊数据”（fuzzy_vals）的这句话的意思是将模型对“模糊数据”（fuzzy_vals）的预这句话的意思是将模型对“模糊数据”（fuzzy_vals...

surf=ax.plot_surface(theta0_vals,theta1_vals,J_vals,cmap="coolwarm")

具体来说，它使用plot_surface函数绘制一个三维曲面，其横轴和纵轴分别是theta0_vals和theta1_vals，曲面高度则由J_vals决定，使用coolwarm颜色映射方案进行着色。这种图形通常用于可视化损失函数，以便更...
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全球各国信息化发展指数（IDI指数）是一个衡量国家和地区信息与通信技术发展水平的综合评价指标，由国际电信联盟定期发布。该指数通过三个分指数来评估：ICT接入分指数、ICT使用分指数和ICT技能分指数。ICT接入分指数涵盖了固定电话普及率、移动电话普及率、人均国际出口带宽、电脑家庭普及率和互联网家庭普及率等指标；ICT使用分指数则包括网民普及率、固定宽带人口普及率和移动宽带人口普及率；ICT技能分指数则关注平均受教育年限、中等教育毛入学率和高等教育毛入学率。这些指标共同描绘了一个国家在信息化基础设施、信息化使用、知识水平等方面的发展情况。数据覆盖了2007至2017年的区间，但需要注意的是，2009年的数据在报告中是缺失的。IDI指数为全球、区域、国家或地区信息化发展程度提供了一个综合评价手段，对于研究和比较不同国家和地区的信息化发展水平具有重要意义。
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【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
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