ax.fill_between(t, lower_bound, upper_bound, facecolor='C0', alpha=0.4, label='1 sigma range')

时间: 2023-06-25 17:07:50 浏览: 110
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matlab开发-fillbetween

这段代码使用了Matplotlib库中的fill_between函数，在当前的坐标轴上填充两个曲线之间的区域，该区域的上下边界分别为lower_bound和upper_bound，填充的颜色为蓝色（'C0'），透明度为0.4，标签为'1 sigma range'。这通常用于表示数据的置信区间或误差范围。
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plt.fill_between(X_test.flatten(),upper_bound.flatten(),lower_bound.flatten(),alpha=0.25, facecolor='blue')

upper_bound 和 lower_bound 也是一维数组，分别表示两个函数在 X_test 上的取值范围。这行代码的作用就是将两个函数之间的区域用蓝色填充，并设置透明度为 0.25。最终的效果是，可以更直观地看出两个函数之间的差异...

def constraint(w): lower_bound = 0 upper_bound = 0.05 return np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))

在上述代码中，constraint函数定义了约束条件，用于检查向量w中每个分量是否在0到0.05之间。具体而言，该函数返回的是一个数组，其中包含了每个分量的约束条件结果。 - 如果w中的某个分量超过了上界upper_...

with tf.variable_scope(self.scope): self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), scope='dense1') self.dense1 = relu(self.dense1_mul, scope='dense1') self.dense2_mul = dense(self.dense1, dense2_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), scope='dense2') self.dense2 = relu(self.dense2_mul, scope='dense2') self.output_mul = dense(self.dense2, self.action_dims, weight_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), bias_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), scope='output') self.output_tanh = tanh(self.output_mul, scope='output') # Scale tanh output to lower and upper action bounds self.output = tf.multiply(0.5, tf.multiply(self.output_tanh, (self.action_bound_high-self.action_bound_low)) + (self.action_bound_high+self.action_bound_low)) self.network_params = tf.trainable_variables(scope=self.scope) self.bn_params = []

其中第一层的输入是状态(state)，输出的大小为dense1_size。第二层的输入则是第一层的输出，输出的大小为dense2_size。最后一层的输入是第二层的输出，输出的大小是动作(action)的维度(action_dims)。每个全连接层都...

set.lower_bound和set.upper_bound

set.lower_bound和set.upper_bound是STL set容器中的两个函数，用于查找set中第一个大于等于某个值的元素和第一个大于某个值的元素。 具体来说，set.lower_bound函数接受一个参数，返回一个指向set中第一个大于等于...

def update_operator(self, pop_size): """ 更新算子：更新下一时刻的位置和速度 """ c1 = 2 # 学习因子，一般为2 c2 = 2 w = 0.4 # 自身权重因子 for i in range(pop_size): # 更新速度 self.pop_v[i] = w * self.pop_v[i] + c1 * random.uniform(0, 1) * ( self.p_best[i] - self.pop_x[i]) + c2 * random.uniform(0, 1) * (self.g_best - self.pop_x[i]) # 更新位置 self.pop_x[i] = self.pop_x[i] + self.pop_v[i] # 越界保护 for j in range(self.var_num): if self.pop_x[i][j] < self.bound[0][j]: self.pop_x[i][j] = self.bound[0][j] if self.pop_x[i][j] > self.bound[1][j]: self.pop_x[i][j] = self.bound[1][j] # 更新p_best和g_best if self.fitness(self.pop_x[i]) > self.fitness(self.p_best[i]): self.p_best[i] = self.pop_x[i] if self.fitness(self.pop_x[i]) > self.fitness(self.g_best): self.g_best = self.pop_x[i]

这段代码是粒子群算法中的更新算子，用于更新下一时刻每个个体的位置和速度。具体来说，算法首先定义了学习因子c1、c2以及自身权重因子w，然后对种群中的每个个体进行更新。 在更新速度时，算法使用当前速度self....

%% 算法参数设置 option.D=data.numCenter+data.numDemand; option.bound_min=zeros(option.D,1); option.bound_max=ones(option.D,1); option.M=2; option.creat_x=@creat_x_1; option.constraint=@constraint; option.aimFcn=@aimFcn_1; option.ture_result=[]; %% 基本参数设置 option.num_Pareto=20; %前沿解集数量 option.genMax=400 ; %最大迭代次数 option.popSize=50; %种群规模 option.show_t=1; %是否显示迭代次数 option.show_pc=1; %是否画图 option.show_pc_t=10; %画图间隔 legendStr=({'NSGAII'});这样一共有几个参数

这段代码中共有8个参数，它们分别是： 1. option.D 2. option.bound_min 3. option.bound_max 4. option.M 5. option.creat_x 6. option.constraint 7. option.aimFcn 8. option.ture_result

def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置 # 初始化第0代初始全局最优解 temp = -1 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.var_num): self.pop_x[i][j] = random.uniform(self.bound[0][j], self.bound[1][j]) self.pop_v[i][j] = random.uniform(0, 1) self.p_best[i] = self.pop_x[i] # 储存最优的个体 fit = self.fitness(self.p_best[i]) if fit > temp: self.g_best = self.p_best[i] temp = fit

其中，self.bound[0][j] 和 self.bound[1][j] 分别表示第 j 个变量的下限和上限。 接着，将每个粒子的位置赋值给 self.p_best[i]，表示该粒子目前的最优解，将其评估后与全局最优解 self.g_best 进行比较，...

class PSO: def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置 # 初始化第0代初始全局最优解 temp = -1 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.var_num): self.pop_x[i][j] = random.uniform(self.bound[0][j], self.bound[1][j]) self.pop_v[i][j] = random.uniform(0, 1) self.p_best[i] = self.pop_x[i] # 储存最优的个体 fit = self.fitness(self.p_best[i]) if fit > temp: self.g_best = self.p_best[i] temp = fit

同时，将变量的约束范围储存在bound变量中。接着，初始化所有粒子的位置和速度，以及每个粒子最优的位置和全局最优的位置。在初始化时，随机生成每个粒子的初始位置和速度，并将其视为最优的位置。最后，计算每个...

def generate_random_number(lower_bound, upper_bound): return random.uniform(lower_bound, upper_bound)

这是一个 Python 函数，名为 generate_random_number，接受两个参数 lower_bound 和 upper_bound，返回一个在 lower_bound 和 upper_bound 之间的随机数。该函数使用了 Python 内置的 random 模块中的 ...

if(s.upper_bound(num) != s.end()) s.erase(s.upper_bound(num));

- "s.upper_bound(num)" returns an iterator to the first element in the set "s" that is greater than "num". - If this iterator is not equal to "s.end()", it means that such an element exists in the set...

def error_compoute(y_pred_upper, y_pred_lower, y_tes, alpha): # Ravel for ease of computation y_pred_upper = y_pred_upper.ravel() y_pred_lower = y_pred_lower.ravel() y_tes = y_tes.ravel() # Find out of bound indices for WS idx_oobl = np.where((y_tes < y_pred_lower))[0] # 低于下限 # idx_oolu = np.where((y_tes >= y_pred_lower & y_tes <= y_pred_upper))[0] # 介于上下限之间 idx_oobu = np.where((y_tes > y_pred_upper))[0] # 高于上限 picp = np.sum((y_tes > y_pred_lower) & (y_tes <= y_pred_upper)) / len(y_tes) * 100 ace = picp - (1 - alpha) * 100 pinaw = np.sum(y_pred_upper - y_pred_lower) / (np.max(y_tes) - np.min(y_tes)) / len(y_tes) ws = np.sum(np.sum(-2 * alpha * (y_pred_upper - y_pred_lower)) + np.sum(-4 * (y_pred_lower[idx_oobl] - y_tes[idx_oobl])) + np.sum(-4 * (y_tes[idx_oobu] - y_pred_upper[idx_oobu]))) / len(y_tes) print("PICP: {:.4f}%".format(picp)) print("ACE: {:.4f}".format(ace)) print("PINAW: {:.4f}".format(pinaw)) print("WS: {:.4f}".format(ws))

接下来，通过计算 (y_tes > y_pred_lower) & (y_tes <= y_pred_upper) 来确定落在上下限之间的样本数量，并将其除以样本总数得到覆盖概率（PICP）。ACE 是覆盖概率与置信水平之差。 PINAW 是上下限范围的平均宽度...

error: 'class std::unordered_multimap<std::__cxx11::basic_string<char>, QWidget*>' has no member named 'lower_bound' auto ite = m_mIdMapWidget.lower_bound(frame.m_sMemberID); ^~~~~~~~~~~

这个错误提示意味着你在 std::unordered_multimap<std::__cxx11::basic_string, QWidget*> 类型的对象上调用了 lower_bound 函数，但该类型并没有名为 lower_bound 的成员函数。 std::unordered_multimap ...

import numpy as np from numpy.ma import cos import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import datetime import warnings warnings.filterwarnings("ignore") np.random.seed(2022) DNA_SIZE = 24 #编码长度 POP_SIZE =100 #种群大小 CROSS_RATE = 0.8 #交叉率 MUTA_RATE = 0.15 #变异率 Iterations = 10 #代次数 X_BOUND = [0,10] #X区间 Y_BOUND = [0,10] #Y区间 ########## Begin ########## # 适应度函数 def F(x, y): return # 对数据进行编码 def decodeDNA(pop): #解码 x_pop = pop[:,1::2] #奇数列表示X y_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y # 适应度评估 def getfitness(pop): x,y = decodeDNA(pop) # 选择 def select(pop, fitness): # 根据适应度选择 temp = return pop[temp] # 交叉 def crossmuta(pop, CROSS_RATE): # 变异 def mutation(temp, MUTA_RATE): ########## End ########## def print_info(pop): #用于输出结果 fitness = getfitness(pop) maxfitness = np.argmax(fitness) #返回最大值的索引值 print("max_fitness:", fitness[maxfitness]) x,y = decodeDNA(pop) print("最优的基因型：", pop[maxfitness]) print("(x, y):", (x[maxfitness], y[maxfitness])) print("F(x,y)_max = ",F(x[maxfitness],y[maxfitness])) def plot_3d(ax): X = np.linspace(*X_BOUND, 100) Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = F(X, Y) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) ax.set_zlim(-20, 100) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.pause(3) # plt.show() start_t = datetime.datetime.now() if __name__ == "__main__": fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) plt.ion() plot_3d(ax) pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2)) for _ in range(Iterations): # 迭代N代 x, y = decodeDNA(pop) if 'sca' in locals(): sca.remove() sca = ax.scatter(x, y, F(x, y), c='black', marker='o'); # plt.show(); plt.pause(0.1) pop = np.array(crossmuta(pop, CROSS_RATE)) fitness = getfitness(pop) pop = select(pop, fitness) # 选择生成新的种群 end_t = datetime.datetime.now() print_info(pop) plt.ioff() plot_3d(ax) plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/student/img.jpg")

这是一个Python代码段，使用了numpy、matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库进行科学计算和可视化。其中，DNA_SIZE变量表示DNA序列的长度，其他代码用于生成随机数并在三维空间中绘制某些数据。也使用了warnings库来...

x = lower_bound + x_10 *(upper_bound-lower_bound) / (power(2,Length)-1);

具体来说，公式中的 lower_bound + x_10 * (upper_bound - lower_bound) / (power(2,Length)-1) 部分将 x_10 值映射到 [0,1] 范围内的小数，然后通过线性变换将其映射到 [lower_bound, upper_bound] 范围内的实数值...

// planning trajectory output time density control DEFINE_double( trajectory_time_min_interval, 0.02, "(seconds) Trajectory time interval when publish. The is the min value."); DEFINE_double( trajectory_time_max_interval, 0.1, "(seconds) Trajectory time interval when publish. The is the max value."); DEFINE_double( trajectory_time_high_density_period, 1.0, "(seconds) Keep high density in the next this amount of seconds. "); DEFINE_bool(enable_trajectory_check, false, "Enable sanity check for planning trajectory."); DEFINE_double(speed_lower_bound, -0.1, "The lowest speed allowed."); DEFINE_double(speed_upper_bound, 40.0, "The highest speed allowed."); DEFINE_double(longitudinal_acceleration_lower_bound, -6.0, "The lowest longitudinal acceleration allowed."); DEFINE_double(longitudinal_acceleration_upper_bound, 4.0, "The highest longitudinal acceleration allowed."); DEFINE_double(lateral_acceleration_bound, 4.0, "Bound of lateral acceleration; symmetric for left and right"); DEFINE_double(longitudinal_jerk_lower_bound, -4.0, "The lower bound of longitudinal jerk."); DEFINE_double(longitudinal_jerk_upper_bound, 2.0, "The upper bound of longitudinal jerk."); DEFINE_double(lateral_jerk_bound, 4.0, "Bound of lateral jerk; symmetric for left and right"); DEFINE_double(kappa_bound, 0.1979, "The bound for trajectory curvature");

这段代码是用于规划轨迹输出时间密度控制的参数定义。具体来说，它包括以下参数： - trajectory_time_min_interval：发布轨迹时的时间间隔的最小值，以秒为单位，默认为0.02秒。 - trajectory_time_max_interval...

np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w)

在这个特定的情况下，np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))用于将两个数组连接成一个新的数组，以构成约束条件函数的返回值。 在这里，w - upper_bound表示将向量w的每个分量与upper_bound...

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

这是一个用于处理异常值的函数，其输入为原始数据、要处理异常值的列名称和处理异常值的尺度。函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、...

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在设计基于80C51单片机和PCF8563的电子时钟时，如何编写中断服务程序以确保时间的精确更新和防止定时器溢出？

在设计电子时钟系统时，编写中断服务程序是确保时间精确更新和防止定时器溢出的关键步骤。首先，我们需要了解PCF8563的工作原理，它是一个实时时钟（RTC）芯片，能够通过I²C接口与80C51单片机通信。PCF8563具有内部振荡器和可编程计数器，可以通过编程设置定时器中断。 参考资源链接：[基于80C51与PCF8563的单片机电子时钟设计详解](https://wenku.csdn.net/doc/18at3ddgzi?spm=1055.2569.3001.10343) 要编写中断服务程序，你需要按照以下步骤操作： 1. **初始化定时器**：首先，需要初始化80C51的定时器模块，包