利用numpy的m*n二维数组，将每一行的索引作为横坐标，元素值作为纵坐标，绘制直方图，并遍历每一行，绘制出所有的直方图，要求可以使用back/forward to next view 方便查看每一个图

以下是示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.randn(5, 10)

# 遍历每一行
for i, row in enumerate(data):
    # 绘制直方图
    plt.figure()
    plt.hist(row, bins=10)
    plt.xlabel('Index')
    plt.ylabel('Value')
    plt.title('Histogram of Row {}'.format(i+1))
    plt.show(block=False)

# 显示第一个图
plt.show()

# back/forward to next view
while True:
    cmd = input("Enter 'b' for back, 'f' for forward, or 'q' to quit: ")
    if cmd == 'b':
        plt.back()
    elif cmd == 'f':
        plt.forward()
    elif cmd == 'q':
        break

运行代码后，会先显示第一张图，然后可以通过输入命令实现back/forward to next view的功能，方便查看每一个图。

相关问题

获取一个numpy二维数组，将第n个一维数组的索引为横坐标，元素值为纵坐标，绘制直方图

以下是一个示例代码，可以实现上述功能：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个5x10的随机二维数组
arr = np.random.rand(5, 10)

# 绘制直方图
n = 2  # 第2个一维数组
x = np.arange(arr.shape[1])  # 横坐标为0到9
y = arr[n]  # 纵坐标为第n个一维数组的值
plt.bar(x, y)

plt.show()

这段代码首先生成了一个5x10的随机二维数组，然后选取第2个一维数组，将其索引作为横坐标，将元素值作为纵坐标，绘制了一个直方图。可以根据需要修改代码中的参数来获取不同的一维数组和绘制不同的直方图。

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以利用共线方程反算其原始航片对应的像素行列号

要利用共线方程反算其原始航片对应的像素行列号，需要知道以下信息：

1. 相机内参矩阵：包括相机的焦距和像素坐标系的原点等参数。
2. 相机外参矩阵：包括相机在世界坐标系中的位置和姿态等参数。
3. 物体在世界坐标系中的位置：即标定板在世界坐标系中的位置。

这些参数可以通过相机标定和空间重构得到。如果已经有了这些参数，可以使用以下步骤进行反算：

1. 将三维点的坐标转换到相机坐标系：使用相机外参矩阵将点的坐标从世界坐标系转换为相机坐标系。
2. 将点的坐标投影到图像平面：使用相机内参矩阵将点的坐标从相机坐标系投影到图像平面上，得到点在像素坐标系中的坐标。
3. 通过共线方程反算像素行列号：根据反算公式，利用相机的内参矩阵和相对位置信息，反算出对应的像素行列号。

具体实现代码如下：

import numpy as np
import cv2

# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
# 相机外参矩阵
R = np.array([...])
t = np.array([...])
# 物体在世界坐标系中的位置
obj_points = np.array([...])

# 将三维点的坐标转换到相机坐标系
cam_points = np.dot(R, obj_points.T) + t.reshape(3, 1)
# 将点的坐标投影到图像平面
img_points, _ = cv2.projectPoints(cam_points, np.zeros((3, 1)), np.zeros((3, 1)), K, None)
# 通过共线方程反算像素行列号
u = img_points[0][0][0]
v = img_points[1][0][0]
row = (u - cx) / fx
col = (v - cy) / fy

其中，`fx`、`fy`、`cx`、`cy` 分别为相机内参矩阵的元素，`R`、`t` 分别为相机外参矩阵的旋转向量和平移向量，`obj_points` 为物体在世界坐标系中的位置。`img_points` 是点在像素坐标系中的坐标，`u`、`v` 分别为其像素坐标系中的横坐标和纵坐标，`row`、`col` 分别为其对应的像素行列号。