1、P1 = np.array([676338.8125, 3561074.5, 4.655954360961914]) P2 = np.array([6.76338750e+05, 3.56107650e+06, 4.65595436e+00]) P3 = np.array([6.76340125e+05, 3.56107775e+06, 4.65595436e+00])。2、z_coord = 4.65595455 # 设定z轴坐标的值 result = [] # 存储结果的列表 for point in point: if abs(point[2] - z_coord) < 0.001: # 判断z轴坐标 result.append(point) # 将符合条件的点添加到结果列表中 n1, n2, n3 = random.sample(result, 3) p1 = list(n1) p2 = list(n2) p3 = list(n3) print(p1) P1 = np.array(p1) P2 = np.array(p2) P3 = np.array(p3)。为什么我用1不会报错，用2会报Wr = a * point[i][0] + b * point[i][1] + c * point[i][2] + d - Delta IndexError: invalid index to scalar variable.这种错

这是因为在第二种情况下，你使用了 "point" 作为循环变量名，而在循环体中又用 "point" 作为数组名，在循环的过程中 "point" 会被覆盖成单个坐标点，而不是原来的二维数组。因此，当你在计算 Wr 时，使用 point[i][0] 的方式会报错，因为 point 变成了一个单个的坐标点，不再是二维数组。解决办法是将循环变量名改为其他名称，以避免与数组名冲突。

相关问题

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

这个代码看起来没有明显的错误，但是有一些地方可以进行修改和改进。

1. 在定义变量时，建议使用小写字母，按照PEP8规范进行命名，例如将“alabel”和“blabel”改为“a_label”和“b_label”。

2. 在定义测试数据时，可以使用np.array直接创建数组，而无需使用vstack和array组合的方式。

3. 在使用plt.scatter函数绘制散点图时，第三个参数应该是标记的大小，而不是颜色。

4. 在使用svm.predict函数时，应该将测试数据作为二维数组传递，例如：svm.predict(np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32))。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32)
b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32)
data = np.vstack((a,b))
data = np.array(data,dtype=np.float32)
a_label = np.zeros((20,1))
b_label = np.ones((20,1))
label = np.vstack((a_label,b_label))
label = np.array(label,dtype=np.float32)

svm = cv.ml.SVM_create()
svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR)
svm.setC(0.01)
result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label)

test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32)
p1, p2 = svm.predict(test)

plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o")
plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s")
plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*")
plt.show()

print(p1, p2)

希望这些修改可以帮助您更好地运行代码！

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

这个错误说明在训练SVM模型时，响应变量（即标签）不是分类变量，而是连续变量或其他类型的变量。因此，需要将响应变量转换为分类变量才能训练SVM模型。

为了解决这个问题，您需要将标签变量转换为分类变量。您可以使用OpenCV的ml.TrainData()函数来创建训练数据对象，并将响应变量的类型指定为CV_VAR_CATEGORICAL。具体来说，您可以在创建训练数据对象时指定varType参数，如下所示：

train_data = cv.ml.TrainData_create(data, cv.ml.ROW_SAMPLE, label)
train_data.setVarType(np.array([cv.ml.VAR_NUMERICAL, cv.ml.VAR_NUMERICAL], dtype=np.uint8))

在这个例子中，我们将响应变量的类型设置为CV_VAR_CATEGORICAL，将特征变量的类型设置为CV_VAR_NUMERICAL，因为特征变量是连续变量。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32)
b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32)
data = np.vstack((a,b))
data = np.array(data,dtype=np.float32)
a_label = np.zeros((20,1))
b_label = np.ones((20,1))
label = np.vstack((a_label,b_label))
label = np.array(label,dtype=np.float32)

train_data = cv.ml.TrainData_create(data, cv.ml.ROW_SAMPLE, label)
train_data.setVarType(np.array([cv.ml.VAR_NUMERICAL, cv.ml.VAR_NUMERICAL], dtype=np.uint8))
svm = cv.ml.SVM_create()
svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR)
svm.setC(0.01)
result = svm.train(train_data)

test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32)
p1, p2 = svm.predict(test)

plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o")
plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s")
plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*")
plt.show()

print(p1, p2)

希望这个修改可以帮助您解决问题！