plot(box_cam1[0, :], box_cam1[1, :], linewidth=3)

时间: 2024-01-01 19:06:25 浏览: 28
这段代码使用了matplotlib的plot函数,用于绘制二维坐标系中的一个点集。具体来说,box_cam1是一个2行N列的矩阵,其中每列代表一个点的x和y坐标。plot函数的第一个参数是所有点的x坐标组成的一维数组,第二个参数是所有点的y坐标组成的一维数组。linewidth参数用于设置线条的宽度。 需要注意的是,使用matplotlib需要先导入库,并在代码中调用相应的函数。具体导入和调用方式可以参考以下示例代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 绘制散点图 plt.scatter(box_cam1[0, :], box_cam1[1, :]) # 绘制线条 plt.plot(box_cam1[0, :], box_cam1[1, :], linewidth=3) # 显示图像 plt.show() ```
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"xstream_workflow_file": "./video_box/configs/body_detection.json", "xstream_workflow_file_pic": "./video_box/configs/recog_flow.json", "xstream_workflow_file_feature": "./video_box/configs/feature_flow.json", "enable_recog": false, "enable_profile": 0, "profile_log_path": "", "enable_result_to_json": false, "box_face_thr": 0.95, "box_head_thr": 0.95, "box_body_thr": 0.95, "lmk_thr": 0.0, "kps_thr": 0.50, "box_veh_thr": 0.995, "plot_fps": false, "rtsp_config_file": "./video_box/configs/rtsp.json", "display_config_file": "./video_box/configs/display.json", "drop_frame_config_file": "./video_box/configs/drop_frames.json", "run_smart": true, "save_dec_video": false解释下

这段代码看起来像是一个配置文件,其中包含了一些参数的设置。这些参数的含义可能与视频分析相关,例如检测框的阈值(box_face_thr, box_head_thr, box_body_thr)和关键点的阈值(lmk_thr, kps_thr),还有视频流的配置文件路径(rtsp_config_file)和显示配置文件路径(display_config_file)。此外,还有一些功能的开启(enable_recog, enable_profile, enable_result_to_json, run_smart)和一些保存视频的设置(save_dec_video)等。

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码,使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

下面是改写后的代码,将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上: ``` train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict # 绘制训练集部分真实值和预测值图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)])) plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)]) plt.legend(['True', 'Train Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.show() # 绘制测试集部分真实值和预测值图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:])) plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]) plt.legend(['True', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Test Set') plt.show() ```

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