错误使用 vl_ubcmatch L1 and L2 must be two dimensional numeric arrays 出错 tiaoshi (line 63) [matches, scores] = vl_ubcmatch(d, kd_tree);
时间: 2024-04-12 09:31:56 浏览: 4
根据错误消息,`vl_ubcmatch`函数要求输入的`d`和`kd_tree`参数必须是二维数值数组。请确保您的特征点描述子`d`和K-D树`kd_tree`满足这一要求。
您可以使用以下代码检查和调整特征点描述子和K-D树的维度:
```matlab
% 确保特征点描述子d是二维数值数组
assert(ismatrix(d) && isnumeric(d), '特征点描述子d必须是二维数值数组');
% 确保K-D树kd_tree是二维数值数组
assert(ismatrix(kd_tree) && isnumeric(kd_tree), 'K-D树kd_tree必须是二维数值数组');
% 使用vl_ubcmatch函数进行特征点匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d, kd_tree);
```
在上述代码中,使用`assert`函数对特征点描述子和K-D树的维度进行了验证。如果不满足维度要求,将抛出错误信息。
请确保您的特征点描述子和K-D树符合上述要求,并再次尝试运行代码。如果问题仍然存在,请检查您的代码,确保特征点描述子和K-D树的数据类型和维度是正确的,并且没有其他错误导致此问题。
如果您有任何进一步的疑问,请随时提问。
相关问题
X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed有Data must be 1-dimensional问题该怎么改?
这个问题出现的原因是`pd.get_dummies()`方法要求输入的是一个DataFrame或Series对象,而你的`X_imputed`可能是一个二维numpy数组,因此需要将其转换为DataFrame或Series对象。
如果`X_imputed`是一个二维numpy数组,可以使用以下代码将其转换为DataFrame对象:
```python
import pandas as pd
X_imputed = pd.DataFrame(X_imputed, columns=['col1', 'col2', ...]) # 假设有n列特征,将其命名为col1, col2, ..., coln
X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)
```
其中,`columns`参数是用来指定每一列特征的名称,可以根据实际情况进行修改。
如果`X_imputed`是一个一维numpy数组,可以使用以下代码将其转换为Series对象:
```python
import pandas as pd
X_imputed = pd.Series(X_imputed, name='feature') # 将特征命名为feature
X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)
```
其中,`name`参数是用来指定特征的名称,可以根据实际情况进行修改。
需要注意的是,转换为DataFrame或Series后,你需要根据实际情况选择对特征进行独热编码还是标签编码等处理。
pd.DataFrame(dict_org_data, index=[0]) Data must be 1-dimensional
如果使用`pd.DataFrame()`函数将一个字典转换成DataFrame时,但字典中的值不是1维的数组或序列(1-dimensional array or sequence),则会出现"Data must be 1-dimensional"的错误提示。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 定义一个字典,其值为列表
dict_org_data = {'name': ['Alice', 'Bob'],
'age': [25, 30],
'city': ['New York', 'Paris']}
# 将字典转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(dict_org_data)
# 打印输出DataFrame
print(df)
```
输出结果:
```
name age city
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Paris
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个字典`dict_org_data`,其中的值为列表。然后使用`pd.DataFrame()`函数将字典转换成DataFrame,并将其分配给变量`df`。由于字典中的值是1维的数组或序列,因此不会出现"Data must be 1-dimensional"的错误提示。最后,使用`print()`函数输出DataFrame。