sns.regplot(x=col, y='target', data=data_train, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's': 3, 'alpha': 0.3}, line_kws={'color': 'k'})

时间: 2023-12-30 17:06:06 浏览: 150
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plot-number-train.rar_plot data_site:www.pudn.com_train_标号 matla

这是一个使用 seaborn 库中的 regplot 函数进行数据可视化的代码片段。其中，x 表示要绘制的横坐标列的名称，y 表示要绘制的纵坐标列的名称，data_train 是要绘制的数据集，ax 表示要绘制的子图对象，scatter_kws 是散点图的参数设置，line_kws 是回归线的参数设置。具体的参数含义可以查看 seaborn 官方文档。
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标题中的“irisdata.zip”指的是一个压缩包文件，其中包含了与“iris”数据集相关的MATLAB可导入资源。"MATLAB导入"标签说明了这些文件是为在MATLAB环境中使用而设计的。"iris_iris_iris.data.mat_iris_data.mat_...

import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt) ax=plt.subplot(train_rows,train_cols,i) sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm) res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt) ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True) ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True) ax = ax.legend(["train","test"]) sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'} ); sns.distplot(train_data['V0'].dropna()) ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True) sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'}); data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1) train_corr = data_train1.corr() train_corr 解释每一行代码的意思

15. sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'})：使用seaborn库绘制训练数据集中某一列与'target'列之间的回归关系图。...

data = iris_data.data X = [x[0] for x in data] Y = [x[1] for x in data] # plt.scatter(X, Y, c=iris_data.target, marker='x')

这段代码的作用是从一个名为iris_data的数据中取出数据，并创建两个新的列表X和Y。X列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第0个元素，Y列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第1个元素。

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

ax.set_ylim(ydata - scale * (ydata - ax.get_ylim()[0]), ydata + scale * (ax.get_ylim()[1] - ydata)) else: # 缩小 ax.set_xlim(xdata - scale * (xdata - ax.get_xlim()[0]), xdata + scale * (ax.get_...

def scatter_plot(): fig_window=tk.Toplevel(frame_plt) fig_window.title('散点图') if data is not None and x_col is not None and y_col is not None: x=data[x_col] y=data[y_col] fig,ax=plt.subplots() ax.scatter(x,y) ax.set_title("Scatter Plot") ax.set_xlabel(x_col) ax.set_ylabel(y_col) canvas=FigureCanvasTkAgg(fig,fig_window) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP,fill=tk.BOTH,expand=1) else: tk.messagebox.showerror('错误','数据不能为空')

如果输入的数据(data)、x轴数据(x_col)和y轴数据(y_col)不为空，则从数据中取出x和y，然后使用matplotlib.pyplot.scatter()函数绘制散点图。最后，将绘制好的图形显示在窗口中。如果数据为空，则弹出一个错误提示框...

ax = Axes3D(pfg, rect=[0, 0, 1, 1], elev=20, azim=20) ax.scatter(x_train[:, 0], x_train[:, 1], x_train[:, 2], marker='.', c=y_train)

其中，x_train 是一个形状为 (n_samples, 3) 的数组，表示三维空间中的 n_samples 个数据点的坐标；y_train 是一个形状为 (n_samples,) 的数组，表示每个数据点所属的类别。散点图中每个点的颜色由 y_train 中对应的...

解释下列代码作用：from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载莺尾花数据集 iris = datasets.load_iris() # 获取特征数据 data = iris.data # 获取分类标签 target = iris.target # 获取分类标签名称 target_names = iris.target_names # 打印数据形状 print("data shape: ", data.shape) print("target shape: ", target.shape) # 打印分类标签名称 print("target names: ", target_names) # 获取第一条数据的特征数据和分类标签 s = data[0] d = target[0] print("data数组: ", s) print("target数组: ", d) # 取出特征和标签数据 x = iris.data y = iris.target # 绘制二维散点图 plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.show() plt.scatter(data[target == 0, 2], data[target == 0, 3], color='blue') plt.scatter(data[target == 1, 2], data[target == 1, 3], color='orange') plt.scatter(data[target == 2, 2], data[target == 2, 3], color='green') plt.show() # 绘制三维散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(x[:, 0], x[:, 1], x[:, 2], c=y) ax.set_xlabel('Sepal length') ax.set_ylabel('Sepal width') ax.set_zlabel('Petal length') plt.show() # 将数据集拆分为培训和测试数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) # 根据问题（分类或回归）选择算法（决策树算法） clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini') # 将训练数据集传递给算法进行训练 clf.fit(x_train, y_train) # 将测试数据传递给经过训练的算法，以预测结果 y_pred = clf.predict(x_test) # 比较预测结果和真实值，给出算法准确性 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确性: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

3. 使用 train_test_split 函数将数据集按照一定比例拆分为训练集和测试集，用于模型的训练和测试。 4. 使用 DecisionTreeClassifier 算法对训练集进行训练，并使用 predict 函数对测试集进行预测。 5. 最后使用 ...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['Returns','Variance']],data.cluster) ##plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green') ##plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')#ValueError: x and y must be the same size model = LogisticRegression() model.fit(X_train,y_train) y_predicted = model.predict(X_test) model.score(X_test,y_test)

而报错的原因是plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green')和plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')这两行代码中的X_train, y_train, X_test和y_test的维度不一致，不能绘制散点图...

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') ...

import seaborn as sns import os import matplotlib.pyplot as plt # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) try: # Import formatting commands if directory "Utilities" is available from ISP_mystyle import showData except ImportError: # Ensure correct performance otherwise def showData(*options): plt.show() return # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) import ISP_mystyle sns.set(style="ticks") if __name__ == '__main__': # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression within each dataset sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) outFile = 'Anscombes_quartet.png' showData(outFile)代码解释

具体来说，代码使用了 lmplot 函数来绘制每个子集的散点图和回归线，并使用 col 和 col_wrap 参数将图像排列成两列。代码还使用了 ISP_mystyle 模块中的 showData 函数来保存图像并显示。最终，代码会将绘制好的图像...

def eval_accuracy(label, pred): return np.sum(label == pred)/len(label) def draw(xy_points, t_val, b_t): if len(xy_points) != len(t_val): return u_t_val = np.unique(t_val) # draw dots for i in range(len(xy_points)): if b_t: # test data ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='*', c='c') else: # train data if t_val[i] == u_t_val[0]: ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='^', c='b') elif t_val[i] == u_t_val[1]: ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='v', c='g') else: ax.scatter(xy_points[i, 0], xy_points[i, 1], s=10, marker='d', c='k')，这段代码的含义是什么

这段代码定义了两个函数：eval_accuracy和draw。 eval_accuracy函数的作用是计算分类器的准确率。该函数的输入参数为标签label和预测值pred，输出为分类器的准确率。 draw函数的作用是将数据点绘制在坐标系上。...

修改如下代码使其能够运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull import pyntcloud def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT1 = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ1 = np.transpose(XYZT1) LAB1 = colour.XYZ_to_Lab(XYZ1) cloud = pyntcloud.PyntCloud(LAB1) cloud.estimate_normals() surface = cloud.extract_surface() ax.scatter(surface[:,1], surface[:,2], surface[:,0], c=df1_c) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB1[:,1], LAB1[:,2], LAB1[:,0], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

这段代码存在一些问题，主要是在load_data_and_plot_scatter函数中，scatter函数需要传入的是x、y、z三个维度的坐标，但是代码中传入的是Lab色彩空间的a*、b*、L三个维度的坐标，需要进行转换。下面是修改后的代码：...

def scatterplot(x_data,y_data,x_label,y_label,title): fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(x_data,y_data, marker = 'D', s =10 , alpha = 0.75, color = 'r') ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) scatterplot(x_data = data['Year'], y_data = data['Severe Wasting'], x_label = 'Year', y_label='Severe Wasting', title = 'Year vs Severe Wasting' ) plt.show()

函数接受五个参数：x_data、y_data、x_label、y_label和title，分别表示x轴数据、y轴数据、x轴标签、y轴标签和图表标题。 在函数内部，它创建了一个图形对象(fig)和一个坐标轴对象(ax)。然后，使用...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) ...

sns.regplot(

sns.regplot(x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, order=1, ci=95, truncate=False, scatter=True, fit_reg=True, ci_func=<function ci from...>) 其中，参数含义如下： - x：指定 x 轴变量； ...

data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) plt.show()改成x，y，z数据分析

ax.scatter(x, y, z, c='blue', marker='o') ax.plot_surface(x, y, z_pred.reshape(x.shape), color='red', alpha=0.5) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.show() 这段代码将数据...

gs1 = gridspec.GridSpec(1, 2) gs1.update(top=1-2/4, bottom=0.0, left=0.01, right=0.99, wspace=0) ax = plt.subplot(gs1[:, 0], projection='3d') ax.axis('off') r1 = [x_star.min(), x_star.max()] r2 = [data['t'].min(), data['t'].max()] r3 = [y_star.min(), y_star.max()] for s, e in combinations(np.array(list(product(r1,r2,r3))), 2): if np.sum(np.abs(s-e)) == r1[1]-r1[0] or np.sum(np.abs(s-e)) == r2[1]-r2[0] or np.sum(np.abs(s-e)) == r3[1]-r3[0]: ax.plot3D(*zip(s,e), color="k", linewidth = 0.5) ax.scatter(x_train, t_train, y_train, s = 0.1) ax.contourf(X,UU_star,Y, zdir = 'y', offset = t_star.mean(), cmap='rainbow', alpha = 0.8) ax.text(x_star.mean(), data['t'].min() - 1, y_star.min() - 1, '$x$') ax.text(x_star.max()+1, data['t'].mean(), y_star.min() - 1, '$t$') ax.text(x_star.min()-1, data['t'].min() - 0.5, y_star.mean(), '$y$') ax.text(x_star.min()-3, data['t'].mean(), y_star.max() + 1, '$u(t,x,y)$') ax.set_xlim3d(r1) ax.set_ylim3d(r2) ax.set_zlim3d(r3) axisEqual3D(ax)

这段代码使用了 Matplotlib 库中的 gridspec、subplot、plot3D、scatter、contourf 等函数来生成一个三维坐标轴的图形，并在坐标轴上绘制了数据点和等高线图。具体来说，代码首先定义了一个 1 行 2 列的网格系统 gs1...

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_...

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Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"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
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"
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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