R代码library(splines)# 定义输入坐标x <- seq(0, 2*pi, length.out = 20)y <- seq(0, 2*pi, length.out = 20)# 创建 X 和 Y 矩阵X <- as.matrix(rep(x, length(y)))Y <- as.matrix(rep(y, each = length(x)))# 创建 Z 矩阵Z <- sin(X) * cos(Y)# 创建 B 样条对象bs <- smooth.2d(Z, x, y)# 计算 B 样条曲面上的值Z_pred <- predict(bs, eval.grid = list(x = x, y = y))# 可视化结果library(plotly)plot_ly(x = X, y = Y, z = Z_pred, type = "surface"),运行后bs <- smooth.2d(Z, x, y)出现错误,Error in x[, 1] : incorrect number of dimensions是为什么,应该怎么改

时间: 2023-12-13 20:06:00 浏览: 181
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Curvy Splines - 7.1.40.unitypackage.zip

这个错误可能是因为 `smooth.2d()` 函数的输入参数 `x` 和 `y` 不是矩阵或数组。你可以尝试将它们转换成矩阵或数组,使用以下代码行来替换原来的代码: ``` X <- matrix(rep(x, length(y)), nrow = length(x), ncol = length(y)) Y <- matrix(rep(y, each = length(x)), nrow = length(x), ncol = length(y)) ``` 这样,你就可以将 `X` 和 `Y` 作为输入参数传递给 `smooth.2d()` 函数,代码变成: ``` bs <- smooth.2d(Z, X, Y) ``` 然后运行后面的代码就可以得到预期的结果了。
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将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

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