unction button2_Callback(hObject, eventdata, handles) mydata = getSharedData('mydata'); disp(mydata); end
时间: 2024-04-22 21:26:03 浏览: 28
这个代码片段是一个MATLAB App中的回调函数,当用户点击名为“button2”的按钮时,就会执行这个回调函数。这个回调函数的功能是从名为“mydata”的Shared Data中获取数据,并将数据打印输出到命令窗口中。
具体而言,这个回调函数中使用了MATLAB App Designer提供的getSharedData函数。getSharedData函数是一个用于获取Shared Data的函数,它的参数是数据的名称。在这个回调函数中,数据的名称是“mydata”。
通过使用getSharedData函数,这个回调函数可以获取在另一个回调函数中存储的数据,并将数据打印输出到命令窗口中。需要注意的是,使用Shared Data时需要确保数据的名称在不同的回调函数中保持一致。此外,还需要注意避免多个回调函数同时修改同一个数据,可能会引发数据竞争问题。
相关问题
unction pathin=getpath(img,start_pose,goal_pose) map_in=img; map=true(100); costs=double(255-map_in); imshow(costs) start_pose =floor(start_pose); % Starting point start = start_pose(1)*100+start_pose(2); goal_pose =floor( goal_pose); % Target point goal = goal_pose(1)*100+goal_pose(2); tic final = a_star((map), costs, start, goal); toc map_out=map_in; pathin=[]; for ii=1:size(final,2) x=max([1,mod(final(ii),100)]); y=max([1,floor(final(ii)/100)]); map_out(x,y)=0.5; pathin(ii,:)=[x,y]; end figure imshow(map_out) end
这段代码实现了一个A*算法的路径规划功能,可以用于机器人在二维地图上的导航。
输入参数:
- img:二值化的地图
- start_pose:机器人的起始位置
- goal_pose:机器人的目标位置
输出参数:
- pathin:机器人的路径
具体实现:
1. 将输入的地图转化为布尔类型的二维数组map。
2. 将地图的障碍物部分的像素值设为255,其余部分为0,得到代价地图costs。
3. 以100为维度将机器人的起始位置和目标位置转化为单个数字start和goal。
4. 运行A*算法,得到机器人的最短路径final。
5. 将最终路径在地图上可视化,同时将可行路径存储在pathin中并输出。
unction load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. The Boston housing prices dataset has an ethical problem. You can refer to the documentation of this function for further details. The scikit-learn maintainers therefore strongly discourage the use of this dataset unless the purpose of the code is to study and educate about ethical issues in data science and machine learning. In this special case, you can fetch the dataset from the original source:: import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] Alternative datasets include the California housing dataset (i.e. :func:`~sklearn.datasets.fetch_california_housing`) and the Ames housing dataset. You can load the datasets as follows:: from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() for the California housing dataset and:: from sklearn.datasets import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) for the Ames housing dataset. warnings.warn(msg, category=FutureWarning) 线性回归模型的RMSE: 4.928602182665355 决策树回归模型的RMSE: 3.2273949915330395 随机森林回归模型的RMSE: 2.8109631609391226
这段提示信息的意思是,函数load_boston已经被弃用了,在1.0版本中已经弃用,在1.2版本中将被删除。波士顿房价数据集存在伦理问题,因此强烈不建议在非研究和教育伦理问题的情况下使用该数据集。如果要研究和教育有关伦理问题的数据科学和机器学习,可以从原始来源获取数据集。此外,还提供了替代数据集,包括加利福尼亚房屋数据集和埃姆斯房屋数据集。最后,给出了三种模型的RMSE值。
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