plt.scatter(X[:, 0],[y == 0], X[:, 1],[y == 1], c = 'b')

时间: 2023-12-17 12:02:35 浏览: 97
这段代码有错误，应该改为： ```python plt.scatter(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], c = 'b') plt.scatter(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1], c = 'r') ``` 这段代码使用matplotlib库中的scatter()函数绘制散点图。其中，X[:, 0]表示X矩阵的第一列，X[:, 1]表示X矩阵的第二列。y == 0表示y数组中值为0的位置，y == 1表示y数组中值为1的位置。由于需要分别绘制两种类别的点，因此需要分别调用两次scatter()函数进行绘制。在调用scatter()函数时，需要传入X矩阵的第一列和第二列作为点的坐标，以及对应类别的颜色。
相关问题

注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

# 绘制散点图，其中x为样本特征，y为样本标签 # 绘制标签为0的样本的散点图，x[y== 0, 0]表示取出标签为0的样本在第0个特征上的值，x[y== 0, 1]表示取出标签为0的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) # 绘制标签为1的样本的散点图，x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值，x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) # 绘制标签为2的样本的散点图，x[y== 2, 0]表示取出标签为2的样本在第0个特征上的值，x[y== 2, 1]表示取出标签为2的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

Sorry, as an AI language model, I cannot generate a graph. However, the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1. The data points are plotted using their first and second feature values, which are stored in the first and second columns of the array 'x'.
阅读全文

相关推荐

-

matplotlib.pyplot教程：基础到高级图表绘制

通过axis()函数可以设置坐标范围，如plt.axis([0,10,0,1])，或者分别调整x轴和y轴范围。 - **网格线** 可以通过.lw（线宽）和.alpha（透明度）属性来调整。 **2. 线图与标记** - **线图** 是matplotlib....
-

Python scatter函数详解：参数与用法示例

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) 这个函数接受多个参数，其中x和...
-

matplotlib scatter方法详解：绘制精美散点图

plt.scatter(x_data[i], y_data[i], c=colors[labels[i] - 1], s=sizes[labels[i] - 1]) plt.xlabel('每年飞行常客里程数') plt.ylabel('玩视频游戏所耗时间百分比') plt.legend(['不喜欢的人', '魅力一般的人'...

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1]) plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])详细解释一下每一句的意思

- plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])：这句代码与上一句类似，不同之处在于它绘制了 y 等于 1 的数据点。也就是说，它选取了 X 数组中所有满足 y 等于 1 的行，然后把这些行中的第一列作为 x 坐标，第二列...

plt.scatter(X[y==1][:, 0], X[y==1][:, 1])

plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y) 的含义是，将 x 数组的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，y 数组作为每个数据点的颜色。 具体地，如果 y 中有 k 个不同的取值，那么绘制出来的散点图会有 k 种不同的颜色，每...

plt.scatter(X[y==1,0], X[y==1,1])

plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y) 的含义是，将 x 数组的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，y 数组作为每个数据点的颜色。 具体地，如果 y 中有 k 个不同的取值，那么绘制出来的散点图会有 k 种不同的颜色，每...

plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 详细解释一下每一句的意思

第二句代码 plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 用来绘制 y 值为 1 的点，其中： - x[y == 1] 是一个布尔数组，表示 y 值等于 1 的那些元素在 x 中的位置，可以理解为一个索引数组； - [0] * len(x[y ==...

#根据花瓣标准化 X=iris.data[:,[2,3]] scaler = StandardScaler().fit(X) X = scaler .transform(X)#标准化后的数据 print(scaler.mean_)#输出均值 print(scaler.scale_)#输出标准差 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花') #plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], color = "blue", marker = "x") plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=10) plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=10) plt.title('花瓣长宽标准化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

X=iris.data[:,[0,1]] # 以前两个特征（花萼长度、花萼宽度）绘图 minMax = MinMaxScaler() X = minMax.fit_transform(X) plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花') plt.xlabel('花萼长度', fontsize=10) plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=10) plt.title('花萼长宽归一化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

plt.scatter(X[y==0,2],X[y==0,3])

这行代码是在绘制二维数据集中标签为...4. plt.scatter：使用Matplotlib库中的scatter函数绘制二维散点图，x轴坐标为第3列数据，y轴坐标为第4列数据。 5. 最终绘制出来的图形是以标签为0的样本点为散点的二维散点图。

plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) 什么意思详细解释一下

- [0] * len(x[y == 0]) 表示创建一个长度为满足条件 y == 0 的元素数的列表，列表中的所有元素都是数字 0，这些元素将会在纵轴上绘制。 - 整个语句的作用是将数组 x 中满足条件 y == 0 的元素在横轴上绘制...

def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 解释每一句代码含义

6. plt.scatter(x, y)：绘制以 x 为横坐标，y 为纵坐标的散点图。 7. canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame)：将图形框架放在滚动框架中，plt.gcf() 返回当前窗口的图形框架，master=...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']) plt.show()请解释每行代码

14. plt.scatter(X, Y): 用散点图绘制X和Y的关系。 15. plt.show(): 显示图形。 16. model = Sequential(): 创建一个新的Sequential模型。 17. model.add(Dense(10, input_shape=(1,))): 在模型中添加一个...

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) ...

修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()

ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') plt.title(col) j += 1 k = 11 for col in col1: ax = plt.subplot(4,5,k) ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan') ...

详细介绍一下这段代码plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)：这段代码使用scatter函数绘制散点图，其中X[:, 0]和X[:, 1]分别表示数据集中的第一维和第二维特征，c=y表示用不同的颜色表示不同类别的样本，s=30...

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*'),给代码写注释

具体来说，plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*')表示将特征向量X的第一列作为x轴坐标，第二列作为y轴坐标，根据数据标签y对点进行颜色编码，点的大小为40，用星号作为标记类型...

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter3D(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],X.iloc[:,2],c=y , alpha=0.8) plt.title('三维可视化：radius_mean——texture_mean——perimeter_mean')代码解释

其中，X.iloc[:,0]、X.iloc[:,1] 和 X.iloc[:,2] 分别表示数据集中第一列、第二列和第三列的特征值。而 y 则表示数据集中的标签值。代码中的 ax.scatter3D() 函数用于绘制三维散点图，其中 c=y 参数表示按照标签值 y...

最新推荐

recommend-type

PureMVC AS3在Flash中的实践与演示：HelloFlash案例分析

资源摘要信息:"puremvc-as3-demo-flash-helloflash:PureMVC AS3 Flash演示" PureMVC是一个开源的、轻量级的、独立于框架的用于MVC（模型-视图-控制器）架构模式的实现。它适用于各种应用程序，并且在多语言环境中得到广泛支持，包括ActionScript、C#、Java等。在这个演示中，使用了ActionScript 3语言进行Flash开发，展示了如何在Flash应用程序中运用PureMVC框架。 演示项目名为“HelloFlash”，它通过一个简单的动画来展示PureMVC框架的工作方式。演示中有一个小蓝框在灰色房间内移动，并且可以通过多种方式与之互动。这些互动包括小蓝框碰到墙壁改变方向、通过拖拽改变颜色和大小，以及使用鼠标滚轮进行缩放等。 在技术上，“HelloFlash”演示通过一个Flash电影的单帧启动应用程序。启动时，会发送通知触发一个启动命令，然后通过命令来初始化模型和视图。这里的视图组件和中介器都是动态创建的，并且每个都有一个唯一的实例名称。组件会与他们的中介器进行通信，而中介器则与代理进行通信。代理用于保存模型数据，并且中介器之间通过发送通知来通信。 PureMVC框架的核心概念包括： - 视图组件：负责显示应用程序的界面部分。 - 中介器：负责与视图组件通信，并处理组件之间的交互。 - 代理：负责封装数据或业务逻辑。 - 控制器：负责管理命令的分派。 在“HelloFlash”中，我们可以看到这些概念的具体实现。例如，小蓝框的颜色变化，是由代理来处理的模型数据；而小蓝框的移动和缩放则是由中介器与组件之间的通信实现的。所有这些操作都是在PureMVC框架的规则和指导原则下完成的。 在Flash开发中，ActionScript 3是主要的编程语言，它是一种面向对象的语言，并且支持复杂的事件处理和数据管理。Flash平台本身提供了一套丰富的API和框架，使得开发者可以创建动态的、交互性强的网络应用。 最后，我们还看到了一个压缩包文件的名称列表“puremvc-as3-demo-flash-helloflash-master”，这表明该演示项目的源代码应该可以在该压缩包中找到，并且可以在支持ActionScript 3的开发环境中进行分析和学习。开发者可以通过这个项目的源代码来深入了解PureMVC框架在Flash应用中的应用，并且学习到如何实现复杂的用户交互、数据处理和事件通信。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

YRC1000 EtherNet_IP通信协议：掌握连接与数据交换的6个关键策略

![YRC1000 EtherNetIP通信功能说明书](https://5.imimg.com/data5/SELLER/Default/2022/12/EE/XV/JL/4130645/yrc1000-csra-cdc101aa-3--1000x1000.jpg) # 摘要 YRC1000 EtherNet/IP通信协议作为工业自动化领域的重要技术之一，本论文对其进行了系统性的介绍和分析。从通信连接策略的实施到数据交换机制的详细阐述，再到高级应用与实践案例的深入探讨，本文全面覆盖了YRC1000的操作原理、配置方法、安全性和性能监控等方面。通过对各种典型应用场景的案例分析，本文不仅总结了
recommend-type

如何设置 OpenFileDialog 用户只能在固定文件夹及其子文件夹里选择文件

在Windows应用程序中，如果你想要限制OpenFileDialog让用户只能在特定的文件夹及其子文件夹中选择文件，你可以通过设置`InitialDirectory`属性和`Filter`属性来实现。以下是步骤： 1. 创建一个`OpenFileDialog`实例： ```csharp OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); ``` 2. 设置初始目录(`InitialDirectory`)为你要限制用户选择的起始文件夹，例如： ```csharp string restrictedFolder = "C:\\YourR
recommend-type

掌握Makefile多目标编译与清理操作

资源摘要信息:"makefile学习用测试文件.rar" 知识点: 1. Makefile的基本概念： Makefile是一个自动化编译的工具，它可以根据文件的依赖关系进行判断，只编译发生变化的文件，从而提高编译效率。Makefile文件中定义了一系列的规则，规则描述了文件之间的依赖关系，并指定了如何通过命令来更新或生成目标文件。 2. Makefile的多个目标： 在Makefile中，可以定义多个目标，每个目标可以依赖于其他的文件或目标。当执行make命令时，默认情况下会构建Makefile中的第一个目标。如果你想构建其他的特定目标，可以在make命令后指定目标的名称。 3. Makefile的单个目标编译和删除： 在Makefile中，单个目标的编译通常涉及依赖文件的检查以及编译命令的执行。删除操作则通常用clean规则来定义，它不依赖于任何文件，但执行时会删除所有编译生成的目标文件和中间文件，通常不包含源代码文件。 4. Makefile中的伪目标： 伪目标并不是一个文件名，它只是一个标签，用来标识一个命令序列，通常用于执行一些全局性的操作，比如清理编译生成的文件。在Makefile中使用特殊的伪目标“.PHONY”来声明。 5. Makefile的依赖关系和规则： 依赖关系说明了一个文件是如何通过其他文件生成的，规则则是对依赖关系的处理逻辑。一个规则通常包含一个目标、它的依赖以及用来更新目标的命令。当依赖的时间戳比目标的新时，相应的命令会被执行。 6. Linux环境下的Makefile使用： Makefile的使用在Linux环境下非常普遍，因为Linux是一个类Unix系统，而make工具起源于Unix系统。在Linux环境中，通过终端使用make命令来执行Makefile中定义的规则。Linux中的make命令有多种参数来控制执行过程。 7. Makefile中变量和模式规则的使用： 在Makefile中可以定义变量来存储一些经常使用的字符串，比如编译器的路径、编译选项等。模式规则则是一种简化多个相似规则的方法，它使用模式来匹配多个目标，适用于文件名有规律的情况。 8. Makefile的学习资源： 学习Makefile可以通过阅读相关的书籍、在线教程、官方文档等资源，推荐的书籍有《Managing Projects with GNU Make》。对于初学者来说，实际编写和修改Makefile是掌握Makefile的最好方式。 9. Makefile的调试和优化： 当Makefile较为复杂时，可能出现预料之外的行为，此时需要调试Makefile。可以使用make的“-n”选项来预览命令的执行而不实际运行它们，或者使用“-d”选项来输出调试信息。优化Makefile可以减少不必要的编译，提高编译效率，例如使用命令的输出作为条件判断。 10. Makefile的学习用测试文件： 对于学习Makefile而言，实际操作是非常重要的。通过提供一个测试文件，可以更好地理解Makefile中目标的编译和删除操作。通过编写相应的Makefile，并运行make命令，可以观察目标是如何根据依赖被编译和在需要时如何被删除的。 通过以上的知识点，你可以了解到Makefile的基本用法和一些高级技巧。在Linux环境下，利用Makefile可以有效地管理项目的编译过程，提高开发效率。对于初学者来说，通过实际编写Makefile并结合测试文件进行练习，将有助于快速掌握Makefile的使用。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

模拟IC设计在无线通信中的五大机遇与四大挑战深度解读

![模拟IC设计在无线通信中的五大机遇与四大挑战深度解读](http://www.jrfcl.com/uploads/201909/5d905abeb9c72.jpg) # 摘要 模拟IC设计在无线通信领域扮演着至关重要的角色，随着无线通信市场的快速增长，模拟IC设计的需求也随之上升。本文分析了模拟IC设计在无线通信中的机遇，特别是在5G和物联网(IoT)等新兴技术的推动下，对能效和尺寸提出了更高的要求。同时，本文也探讨了设计过程中所面临的挑战，包括制造工艺的复杂性、电磁干扰、信号完整性、成本控制及技术标准与法规遵循等问题。最后，文章展望了未来的发展趋势，提出了创新设计方法论、人才培养与合作
recommend-type

如何使用C语言在6MHz频率下，按照4800bps波特率和方式1通信协议，为甲乙两台机器编写程序实现数据传输？具体步骤包括甲机发送二进制序列0,1,2,1FH到乙机，以及乙机将接收到的数据存储在地址为20H开始的内部RAM中。通信过程中应考虑查询方式的编程细节。

在C语言中通过串口通信（通常是使用软件UART或硬件提供的API）来实现在6MHz频率下，4800bps波特率和方式1通信协议的数据传输，需要遵循以下步骤： 1. **设置硬件接口**： - 确保你已经连接了正确的串行端口，并配置其工作模式为方式1（通常涉及到控制寄存器的设置，如波特率、数据位数、停止位和奇偶校验等）。对于大多数现代微控制器，例如AVR系列，可以使用`UCSRB`和`UBRRH`寄存器进行配置。 2. **初始化串口**： ```c #include <avr/io.h> // ... (其他头文件) UCSR0B = (1 << TXEN0)
recommend-type

STM32-407芯片定时器控制与系统时钟管理

资源摘要信息:"STM32-407控制系统定时器" STM32系列微控制器是ST公司基于ARM Cortex-M内核的产品线，广泛应用于工业控制、医疗设备、消费电子产品等领域。其中STM32F407是该系列中的高性能微控制器，具有丰富的外设和较高的处理能力。控制系统定时器是嵌入式系统中不可或缺的组件，负责时间基准的生成和提供精确的时间控制功能。 在本资料中，我们将详细探讨STM32F407控制器中的系统定时器（SysTick）的具体实现和应用，以systick.c和systick.h两个文件为线索，解析其代码结构和使用方法。 SysTick定时器是Cortex-M内核中的一个内置的24位系统滴答定时器，专为实时操作系统（RTOS）设计。它可以在提供中断的同时，自动递减计数。SysTick定时器的特点包括： 1. 提供一个周期性的中断源，可用于操作系统的节拍定时器（tick timer）或实时系统的时间管理。 2. 支持两种操作模式：二进制模式和自由运行模式。 3. 可以使用任何适当的时钟源进行驱动，包括处理器的系统时钟（SYSCLK）、外部时钟或内核时钟。 4. 可配置为中断驱动，也可配置为仅计数。 在systick.c和systick.h文件中，通常包含SysTick定时器的初始化代码、中断处理函数和一些辅助功能实现。例如，systick.c可能包含如下函数： - SysTick_Handler()：这是SysTick定时器的中断服务例程，用于处理定时器溢出中断。 - SysTick_Config(uint32_t ticks)：一个配置函数，用于设置SysTick定时器的重载值和启用SysTick定时器，使其开始产生中断。 - SysTick_Delay(uint32_t delay)：一个延时函数，用于在不使用操作系统的环境下实现简单的延时功能。 systick.h文件通常包含了SysTick定时器相关的宏定义、枚举类型定义和函数声明，为systick.c中的函数提供接口。 在STM32F407的应用中，我们通常需要根据具体的系统需求配置SysTick定时器。以下是一些常见的配置步骤： - 确定SysTick定时器的时钟源和重载值。这需要根据系统时钟配置（如PLL输出频率）来计算合适的SysTick时钟频率和对应的重载值，以便产生所需的中断频率。 - 在SysTick_Config()函数中设置SysTick定时器的相关寄存器，包括重载值寄存器SysTick_LOAD、控制和状态寄存器SysTick_CTRL以及当前值寄存器SysTick_VAL。 - 启用SysTick定时器，使其能够产生周期性的中断。 - 实现SysTick_Handler()中断服务例程，用于处理每个周期的中断。在该例程中，可以执行需要周期性执行的任务，如时间管理、任务调度等。 - 如有需要，可以使用SysTick_Delay()函数实现延时功能。该函数通常通过计算并等待特定的滴答次数来实现。 使用SysTick定时器时需要注意以下几点： - SysTick定时器是所有中断中优先级最高的，因此在设计中断管理时需要特别注意。 - 在多任务操作系统中，SysTick通常用于提供系统节拍，以便实现时间片轮转调度。 - 在非操作系统环境下，SysTick可以用于实现简单的延时或定时功能，但需注意避免在中断服务例程或临界区代码中使用延时，以免影响系统的响应时间。 - 确保在切换SysTick的时钟源时，要先禁用SysTick定时器，否则可能导致不可预测的行为。 总结而言，STM32F407的SysTick定时器是一个非常重要的功能模块，通过合理配置和使用，可以极大地方便开发者进行时间管理和实时操作。掌握SysTick定时器的编程和应用，对于STM32F407微控制器的开发至关重要。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩