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);

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：

% 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。

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index = np.random.choice(susceptible_nodes)报错a must be 1-dimensional

在使用NumPy函数`np.random.choice`时，如果报错"a must be 1-dimensional"，这意味着你在传递给`choice`函数的`susceptible_nodes`数组不是一维的。`choice`函数需要一个一维数组作为随机抽样的候选元素集。

`susceptible_nodes`应该是包含所有潜在选择项（例如，在传染病模型中，表示易感个体的一组标号）的一维数组。可能是你原本有一个二维数组，如一个网格结构或多层列表，需要先将其展平成一维。你可以通过`.flatten()`、`tolist().flatten()` 或 `.ravel()` 等方法将其转化为一维数组。

修正后的代码示例：

susceptible_nodes = ...  # 这里假设susceptible_nodes是一个二维数组
if susceptible_nodes.ndim > 1:  # 检查维度
    susceptible_nodes = susceptible_nodes.flatten()  # 将二维数组展平为一维

index = np.random.choice(susceptible_nodes)

现在你应该能够正确地从`susceptible_nodes`中随机选取一个值了。

statistic, pvalue = wilcoxon(fit_leo) ValueError: Sample x must be one-dimensional.

在使用`wilcoxon`函数进行统计检验时，出现`ValueError: Sample x must be one-dimensional.`这个错误意味着传入的样本数据`fit_leo`不是一维的，`wilcoxon`函数需要一维数组来进行Wilcoxon秩检验，这是一种非参数的检验方法，用于比较两组或多个独立样本的顺序关系。

`wilcoxon`函数通常用来自两个或更多样本的排名来进行比较，如果数据不是一个扁平的一维列表（即行向量），那么它就不能正确处理。确保`fit_leo`是一个包含所有观察值的列向量或一维数组，没有嵌套的列表或其他多维结构。

如果你的数据原本是二维的，可能需要先将其展平成一维再进行计算。例如，如果`fit_leo`是DataFrame或numpy数组，你可以这样做：

if isinstance(fit_leo, pd.DataFrame):
    fit_leo = fit_leo.squeeze()  # 对DataFrame取值
elif isinstance(fit_leo, np.ndarray):
    if len(fit_leo.shape) > 1 and fit_leo.shape[1] == 1:
        fit_leo = fit_leo.flatten()  # 对多列数组取第一列

statistic, pvalue = wilcoxon(fit_leo)