cols = ggsci::pal_jco(alpha = 0.8)(9)

时间: 2023-10-15 16:01:00 浏览: 189
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ggpage：在R:page_facing_up::page_facing_up::page_facing_up:中创建页面布局可视化

cols = ggsci::pal_jco(alpha = 0.8)(9) 是一个R语言代码中的表达式。这段代码使用了ggsci包中的函数pal_jco，返回了一个包含9个颜色的向量。pal_jco函数的参数alpha设定了透明度为0.8，表示颜色会略带透明效果。 ggsci包是一个用于生成科学研究中使用的颜色主题的R语言包。它提供了各种各样的颜色调色板，使得在数据可视化过程中能选择具有吸引力和易于辨别的配色方案。 通过调用pal_jco函数并传入9作为参数，我们获取一个带有9个颜色的向量。这些颜色可以用于绘制图形，每个颜色都具有0.8的透明度。 透明度是指颜色的透明程度，数值越高表示越不透明，数值越低表示越透明。通过将颜色的透明度设置为0.8，我们可以在数据可视化中使用这些颜色配色，使图形不会过于突兀，更加美观和易于阅读。 总之，cols = ggsci::pal_jco(alpha = 0.8)(9)是一个返回包含9个透明度为0.8的颜色的向量的R代码表达式。这些颜色可以用于数据可视化等需要配色的应用中。
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def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5): Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)] d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)

这个函数的作用是对图片进行数据增强，并展示增强后的图片。...代码的执行过程是：首先，通过循环调用数据增强方法，生成num_rows * num_cols张增强后的图片，存入列表Y中。然后，调用d2l.show_images函数展示图片。

function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); data = data.drop(columns=num_cols, axis=1); data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);将这段代码添加注释

# 导入必要的库 ...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

void Tracking_Melon::imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { Mat img = cv_bridge::toCvShare(msg, "bgr8")->image; if (img.rows && img.cols) { if_recieve = 1; frame = img.clone(); img_width = frame.rows; img_height = frame.cols; } }

- if (img.rows && img.cols) 判断图像是否为空，如果不为空则进行后续操作。 - if_recieve = 1; 表示已经接收到图像。 - frame = img.clone(); 使用 img 的副本 clone() 赋值给 frame 变量。 - img_...

将一下代码转变为python语言：int addAlpha(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Mat& alpha) { if (src.channels() == 4) { return -1; } else if (src.channels() == 1) { cv::cvtColor(src, src, cv::COLOR_GRAY2RGB); } dst = cv::Mat(src.rows, src.cols, CV_8UC4); std::vector<cv::Mat> srcChannels; std::vector<cv::Mat> dstChannels; //分离通道 cv::split(src, srcChannels); dstChannels.push_back(srcChannels[0]); dstChannels.push_back(srcChannels[1]); dstChannels.push_back(srcChannels[2]); //添加透明度通道 dstChannels.push_back(alpha); //合并通道 cv::merge(dstChannels, dst);

def addAlpha(src, dst, alpha): if src.channels() == 4: return -1 elif src.channels() == 1: src = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_GRAY2RGB) dst = cv.Mat(src.rows, src.cols, CV_8UC4) srcChannels = ...

for (size_t i = 1; i < result.rows; i++) { for (size_t j = start; j < img1.cols; j++) { if (trans_copy.at<cv::Vec3b>(i, j) != cv::Vec3b(0, 0, 0) && trans_copy.at<cv::Vec3b>(i - 1, j) != cv::Vec3b(0, 0, 0)) { float alpha = (float)(j - start) / (img1.cols - start); result.at<cv::Vec3b>(i, j) = result.at<cv::Vec3b>(i, j) * (1 - alpha) + trans_copy.at<cv::Vec3b>(i, j) * alpha; } } }解析

其中，alpha表示img2图像在重叠区域中所占比例，计算公式为(alpha = (float)(j - start) / (img1.cols - start))。当j等于start时，alpha为0，此时result等于img1；当j等于img1.cols时，alpha为1，此时result等于img...
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如何通过正则化优化这个多元线性回归模型new=pd.read_csv('obesity.csv') replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 1, 'Normal_Weight': 2, 'Overweight_Level_I': 3, 'Overweight_Level_II': 4, 'Obesity_Type_I': 5, 'Obesity_Type_II': 6, 'Obesity_Type_III': 7}} new.replace(replace_map, inplace=True) sns.set(style="white") #转换数据类型 new = new.replace({'yes': 1, 'no': 0}) new = new.replace({'Female': 1, 'Male': 0}) new = new.replace({'no': 0, 'Sometimes': 1,'Frequently':2,'Always':3}) new = new.replace({'Walking': 1, 'Bike': 2,'Motorbike':3,'Public_Transportation':4,'Automobile':5}) new = new.rename(columns={'family_history_with_overweight': 'family'}) df=new[['Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC','NObeyesdad']] from sklearn.linear_model import LinearRegression df['Age'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+']) df['CH2O'] = pd.cut(df['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3']) # 对分类变量进行独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df) #独热编码将每个分类变量的每个可能取值都表示成一个二进制编码，其中只有一位为 1，其余都为 0。独热编码的好处是可以将分类变量的取值在模型中等价地对待，避免了某些取值被错误地认为是连续变量，从而引入了不必要的偏差。 # 将因变量移动到最后一列 cols = df_encoded.columns.tolist() cols.append(cols.pop(cols.index('NObeyesdad'))) df_encoded = df_encoded[cols] # 执行多元线性回归分析 #自变量 X = df_encoded.iloc[:, :-1]#iloc[:, :-1] :表示选取所有行，而 :-1 表示选取除了最后一列之外的所有列。 #因变量 y = df_encoded.iloc[:, -1] X = sm.add_constant(X)#sm 是一个 statsmodels 库中的模块，add_constant() 是该模块中的一个函数，用于给数据集添加一个常数列。具体地，这个常数列的值都为 1，可以用于拟合截距项（intercept）。 model = sm.OLS(y, X)#创建一个普通最小二乘线性回归模型。

在使用Lasso模型时，需要设置alpha参数来控制正则项的强度。 对于L2正则化，可以通过在模型训练过程中增加一个L2正则项来实现。具体地，在sklearn库中，可以使用Ridge模型来实现L2正则化。在使用Ridge模型时，同样...

def sample(data,typesample): return data[data['type']==typesample].sample(frac=0.8) types = df['type'].unique() samples = [sample(df,typesample) for typesample in types] samples = pd.concat(samples,axis=0) #print(samples) samples.to_csv("type_gs.csv",index=False) dataset = pd.read_csv('type_gs.csv') #将房型放置第一列 cols = list(dataset) print(cols) cols.insert(0, cols.pop(cols.index('type'))) print(cols) data = dataset.loc[:, cols] data.to_csv('type_gs.csv', index=False)是什么意思

这段代码的作用如下： 首先，定义了一个名为sample的函数，用于从数据集中按指定类型随机抽取80%的数据。 然后，获取数据集中所有不同的类型，然后分别对每种类型调用sample函数，将抽样后的数据保存在...

import cv2 img1 = cv2.imread("F:/tuxiangchuli/shiyan/shiyan1/big.jpg") img2 = cv2.imread("F:/tuxiangchuli/shiyan/shiyan1/smalls.jpg") rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels = img2.shape roi = img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask) img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv) dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg) img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] = dst cv2.imshow("Result", img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 将以上代码改为将图标放置在左上角

要将图标放置在左上角，只需将 (cols1-cols):cols1 的起始和结束位置调整为 (0:cols)，使其只覆盖左上角的区域。以下是修改后的代码： python import cv2 img1 = cv2.imread("F:/tuxiangchuli/shiyan/...

补全下列代码 X_cols = cols - 1

cols变量可能包含了一组列名或索引，而X_cols可能是从cols中减去1得到的结果，通常用于排除最后一列，因为有些情况下最后一列可能被用作目标变量（y），例如在训练机器学习模型时。 假设cols是一个包含所有...

for con in contours2: x, y, w, h = cv2.boundingRect(con) if 0.8<=w/h<=1.3: if 50 < w < 500 and 50 < h < 500: cv2.rectangle(res, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) # 画矩形框 xcenter = int(x + w / 2) ycenter = int(y + h / 2) size = max(w, h) xmin = int(max(xcenter - size / 2, 0)) xmax = int(min(xcenter + size / 2, cols)) ymin = int(max(ycenter - size / 2, 0)) ymax = int(min(ycenter + size / 2, rows)) temp = img[ymin:ymax, xmin:xmax] temp = cv2.resize(temp, (640, 640)) rectimg.append(temp) cv2.imshow(str(proposal_num), temp) #cv2.imwrite(save_path +'0_' + str(f).zfill(4) + '.png', temp) proposal_num2 += 1 f+=1

3. 判断外接矩形的宽高比是否在0.8到1.3之间，以确定是否符合条件。 4. 判断外接矩形的宽高是否在50到500之间，以确定是否符合条件。 5. 如果符合条件，则在原图上绘制矩形框。 6. 计算矩形框的中心坐标和大小。 7. ...

将以下代码改为在左上角出现logo：import cv2 import numpy as np #加载两幅图像 img1 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/bai.jpg') img2 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/hei2.jpg') #把logo放在图像的右上角，创建ROI rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels = img2.shape print(rows1,cols1,channels1) print(rows,cols,channels) roi = img1[0:rows,(cols1-cols):cols1] #截取图像的某个区域 #[0:180,500-300]第二张图的300， #cv2.imshow("roi",roi) #cv2.waitKey(0) #现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码 #得到一个黑白图的logo img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,mask = cv2.threshold(img2gray,240,255,cv2.THRESH_BINARY) #240为阈值，如果像素点的值大于240，则取白色，如果小于240就取黑色 #cv2.imshow("1",img2gray) #cv2.waitKey(0) #mask背景依旧是白色，彩色logo是黑色 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) #现在将ROI logo的区域涂黑 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask) #仅从logo图像中提取logo区域 img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv) #cv2.imshow("1",img2_fg) #cv2.waitKey(0) #将logo放入ROI并修改主图像 dst = cv2.bitwise_and(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows,(cols1-cols):cols1] = dst cv2.imshow('Result',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

roi = img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] 将上面这行代码修改为： python roi = img1[0:rows, 0:cols] 然后，修改下面这行代码： python img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] = dst 改为： ...

优化一下这段代码float star =0,end=0; if(directionFlag == DIRECTION_FLAG1::DOWN) { star = p0.y; end = p1.y; } if(directionFlag == DIRECTION_FLAG1::DOWN) { star = p1.y; end = p0.y; } for (int var = star; var < end; var++) { float x = 0; float y = var; if (var < 0) { y = 0; } else if (var > rows) { y = rows; } if (k != 0) { x = (y - b) / k; if (x > cols) { x = cols; } } else if (k == 0) { x = p0.x; } y_int = static_cast<int>(y); x_int = static_cast<int>(x); if (x_int < 0) { x_int = 0; } else if (x_int >= cols) { x_int = cols - 1; } int data = inputImg.ptr<uchar>(y_int)[x_int]; PointX.push_back(x); PointY.push_back(y); Gray.push_back(data); }

4. 在 if (x > cols) 中，应该是 cols - 1，否则会越界。 优化后的代码如下： float star = 0, end = 0; if (directionFlag == DIRECTION_FLAG1::DOWN) { star = p0.y; end = p1.y; } else if (directionFlag ==...
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