怎么 遍历 characteristic

时间: 2024-06-01 09:11:35 浏览: 26
在iOS中,可以通过CBPeripheral的discoverCharacteristics方法来遍历characteristic。具体步骤如下: 1. 首先需要连接蓝牙设备并获取CBPeripheral对象。 2. 调用discoverCharacteristics方法并传入一个nil的参数来获取所有的characteristic。 [peripheral discoverCharacteristics:nil forService:service]; 3. 实现CBPeripheralDelegate的方法peripheral:didDiscoverCharacteristicsForService:error: - (void)peripheral:(CBPeripheral *)peripheral didDiscoverCharacteristicsForService:(CBService *)service error:(NSError *)error { if (error) { NSLog(@"Error discovering characteristics: %@", error.localizedDescription); return; } for (CBCharacteristic *characteristic in service.characteristics) { NSLog(@"Found characteristic: %@", characteristic.UUID); // Do something with the characteristic } } 4. 在didDiscoverCharacteristicsForService方法中,可以遍历所有的characteristic,并对其进行操作。例如,读取或写入数据等。 注意:在使用discoverCharacteristics方法时需要传入一个CBService对象,表示要遍历哪个service下的characteristic。如果要遍历所有的service,可以先调用discoverServices方法获取所有的service,再对每个service调用discoverCharacteristics方法。

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修正下列代码y_test=np.array(y_test) y_score=np.array(y_score) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area(方法二) fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area(方法一) # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(n_classes): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= n_classes fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw=2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(n_classes), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

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