mean_val = cv2.mean(thresh, mask=mask)[0] TypeError: Expected cv::UMat for argument 'mask'

这个错误是因为 `cv2.mean()` 函数中的 `mask` 参数需要传入一个 `cv::UMat` 类型的变量，但是你传入的是其他类型的变量。你可以将 `mask` 参数转换为 `cv::UMat` 类型，例如：

mask = cv2.UMat(mask)
mean_val = cv2.mean(thresh, mask=mask)[0]

或者在 `cv2.mean()` 函数中不传入 `mask` 参数，例如：

mean_val = cv2.mean(thresh)[0]

这样就可以避免这个错误。

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def mcp_loss(y_true, y_pred): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ batch_size=64 num_timesteps=6 delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, 15), minval=0, maxval=1) p = inputs[:, :, -15:] # 取原始输入数据的最后15列作为 p p_new = p + delta_p newinputs = tf.concat([inputs[:, :, 0:1], p_new], axis=-1) y_pred_ = model(newinputs) y_true_ = model(inputs) return tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true_, y_pred_) def combined_loss(y_true, y_pred): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ alpha = 0.5 # 可以根据需要进行调整 mse_loss = mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss_val = mcp_loss(y_true, y_pred) return alpha * mse_loss + (1 - alpha) * mcp_loss_val将以上代码修改为kera能识别的代码

下面是修改后的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.losses import mean_squared_error

def mcp_loss(y_true, y_pred):     
    """     
    计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值     
    """     
    batch_size=64     
    num_timesteps=6     
    delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, 15), minval=0, maxval=1)     
    p = inputs[:, :, -15:]  # 取原始输入数据的最后15列作为 p     
    p_new = p + delta_p     
    newinputs = tf.concat([inputs[:, :, 0:1], p_new], axis=-1)     
    y_pred_ = model(newinputs)     
    y_true_ = model(inputs)     
    return mean_squared_error(y_true_, y_pred_)  

def combined_loss(y_true, y_pred):     
    """     
    组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数     
    """     
    alpha = 0.5  # 可以根据需要进行调整     
    mse_loss = mean_squared_error(y_true, y_pred)     
    mcp_loss_val = mcp_loss(y_true, y_pred)     
    return alpha * mse_loss + (1 - alpha) * mcp_loss_val

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].min().min() max_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].max().max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示"['FactoryName' 'JiJXH'] not in index"，怎么修改

你可以使用 `plv_tb.index.names` 来查看 `plv_tb` 中的索引名，以确定正确的索引名称。在你的代码中，`plv_tb` 的索引名为 `['FactoryName', 'JiJXH']`，因此你可以使用这些名称来获取最小值和最大值，如下所示：

# 获取同一企业同一型号产品的最小值和最大值
min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min()
max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max()

# 修改 vmin 和 vmax 参数
sns.heatmap(plv_tb, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20})

在上述代码中，`plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]]` 表示取出 `plv_tb` 中所有行和所有列，但只取出索引名为 `FactoryName` 和 `JiJXH` 的两个级别，返回的是一个子 DataFrame。然后，使用 `values.min()` 和 `values.max()` 分别获取该子 DataFrame 的最小值和最大值。最后，将这些值用作 `vmin` 和 `vmax` 参数的值。这样就可以基于同一企业同一型号产品的最小值和最大值来设置热力图的颜色范围了。