开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何获得iOS-Chart中具有相同x点的其他行的`highlight.xPx`和`highlight.yPx`？

在iOS-Chart中，要获得具有相同x点的其他行的highlight.xPx和highlight.yPx，可以通过以下步骤实现：

首先，需要获取当前选中的highlight对象，可以通过chartView.highlighted属性来获取。
然后，可以通过highlight.x属性获取当前选中点的x值。
接下来，遍历数据集中的所有条目，找到具有相同x值的其他行。
对于每个具有相同x值的条目，可以使用chartView.getTransformer(forAxis: .left).pixelForValues(x: xValue, y: yValue)方法来获取其对应的像素坐标。
最后，可以通过highlight.xPx和highlight.yPx属性来获取其他行的像素坐标。

需要注意的是，iOS-Chart是一款功能强大的图表库，用于在iOS应用程序中绘制各种类型的图表。它支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，并提供了丰富的配置选项和交互功能。在云计算领域，iOS-Chart可以用于展示与云计算相关的数据，例如服务器负载、网络流量等。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云移动分析（MTA）。腾讯云移动分析（MTA）是一款专业的移动应用数据分析平台，提供了丰富的数据分析功能和可视化报表，帮助开发者深入了解用户行为、应用性能等关键指标。MTA支持iOS和Android平台，并提供了易于集成的SDK，可以轻松地将数据接入到腾讯云移动分析平台中进行分析和展示。

产品介绍链接地址：腾讯云移动分析（MTA）

相关搜索:CSS -选择具有相同标记名和属性的其他元素中的特定元素 Python散点图具有相同颜色的多个x点和y点如何使Haml中的HTML表行具有相同的大小如何创建另一行中具有相同值的行的元组列表如何删除datagridview中具有相同值的行如何加快从具有位置(X，Y)和强度的点创建图像的速度？如何合并特定列中具有相同值的行？如何在Excel中合并具有相同id的行？如何在Google Sheets中组合具有相同ID的行？如何在Laravel中获得相同id值的和？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基础渲染系列（一）图形学的基石——矩阵

结果矩阵中的每个项是一行的项总和乘以一列的相应项之和。这意味着第一矩阵的行和第二矩阵的列必须具有相同数量的元素。 ?...（2个2X2的矩阵相乘）结果矩阵的第一行包含行1×列1，行1×列2，依此类推。第二行包含第2行×第1列，第2行×第2列，依此类推。因此，它具有与第一矩阵相同的行数和与第二矩阵相同的列数。...这会导致一个4×4矩阵和一个4D点。 ? 因此，我们必须使用4 x 4转换矩阵。这意味着缩放和旋转矩阵会获得额外的行和列，其中右下角的数字为0，而数字为1。...Unity使用相同的技巧把每个对象层次结构简化为一个Transform矩阵。对我们而言，我们可以使其变得更加高效。所有变换矩阵都具有相同的底行[0 0 0 1]。...但是，我们不会使用该方法，因为有一些有用的转换会改变底部的行。 5 投影矩阵到目前为止，我们一直在将点从3D中的一个位置转换为3D空间中的另一个位置。但是这些点最终如何在2D显示器上绘制呢？

4.8K2 3

自注意力中的不同的掩码介绍以及他们是如何工作的?

除此以外还可以连接到线性层是如何跨二维工作的，这样可以解决上面第三点的疑问。问题定义让我们从一个有 4 个单词的矩阵 X 开始。当这些词被转换成它们的令牌嵌入，每个令牌的嵌入大小将是 3 个值。...这样，只需要一个推理步骤就能从模型中获得整个句子的翻译。这就是Look-ahead mask 的由来，所以我们这里将他翻译为前瞻掩码。使用前瞻掩码进行自注意力的公式与填充掩码相同。...同理在最后一行中，序列中的最后一个令牌 D 受到所有其他令牌的影响，因为它是序列中的最后一个令牌，应该具有序列中所有其他令牌的上下文。让我们看看掩码如何影响注意力函数的输出。...第二个令牌 b 具有 a 的上下文，因此结果向量是 a 和 b 的组合。最后一个令牌 D 具有所有其他令牌的上下文，因此结果向量是所有其他令牌的组合。...在多层中使用掩码最后一点要说明的是为什么要在多层中使用相同的掩码。

9011 0

ADO.NET 2.0 中的新增 DataSet 功能

让我们观察一下这两个不同选择所产生的不同输出。为了保持向后兼容性（ADO.NET 团队总是关注这一点），XML 序列化的默认值将为我们提供与 ADO.NET 1.x 中相同的行为。...而且，多个关系中包含的具有相同名称和命名空间的子表可以嵌套在多个父表中。...在这种情况下，我们希望更新 DataTable 中的行的当前值，但是不希望影响这些行的原始值。在 ADO.NET 1.x 中没有提供实现这一点的简单方式。...正是因为这个原因，ADO.NET 2.0 Load 方法接受参数 LoadOption，该参数指示如何将传入的新行与 DataTable 中已经存在的相同（主键）行组合在一起。...ADO.NET 1.x 中缺少这种限制视图中的列数量的功能，这一点已经使很多 .NET 程序员感到失望。您还可以指定所创建的表的名称，并指定它是应当包含所有行还是只包含独特的行。

3.2K10 0

SHAP值：用博弈论的概念解释一个模型

对于我们的示例，假设我们有一个可以预测房屋价格的模型。上图以图形形式显示了这一点。我们将具有三个特征：房间，年龄和位置。总共我们将有8个不同的特征子集。...图中的每个节点将代表一个单独的模型，因此我们还将有8个不同的模型。我们将在其相应的子集上训练每个模型并预测相同的数据行。 ? 图中的每个节点都通过有向边连接到另一个节点。...具有较少特征的模型将意味着每个特征的边际贡献将更大。因此，具有相同数量特征的模型应具有相同的权重。 ? 我们可以将我们的图形分成行，如上所示。每行将包含其中具有不同数量特征的模型。...在平均边际贡献时，我们希望每一行都具有相同的权重。由于我们有3行因此每行的权重为1/3。对于具有2个特征模型的行，我们有两个具有“房间”的模型，因此每个模型的权重应为1/6。...从底部开始并向上移动图，我们看到遇到的每个特征如何影响模型的预测，直到到达顶部，这是对特定数据行的最终预测。还有许多其他方法可以可视化模型中的SHAP值。

2.6K2 0

OpenCV系列之霍夫线变换 | 三十二

考虑一个100x100的图像，中间有一条水平线。取直线的第一点。您知道它的(x，y)值。现在在线性方程式中，将值θ= 0,1,2，….. 180放进去，然后检查得到ρ。...对于每对(ρ，θ)，在累加器中对应的(ρ，θ)单元格将值增加1。所以现在在累加器中，单元格(50,90)= 1以及其他一些单元格。现在，对行的第二个点。执行与上述相同的操作。...在每个点上，单元格(50,90)都会增加或投票，而其他单元格可能会或可能不会投票。这样一来，最后，单元格(50,90)的投票数将最高。...因此，如果您在累加器中搜索最大票数，则将获得(50,90)值，该值表示该图像中的一条线与原点的距离为50，角度为90度。在下面的动画中很好地显示了该图片(图片提供：Amos Storkey) ?...第二和第三参数分别是ρ和θ精度。第四个参数是阈值，这意味着应该将其视为行的最低投票。请记住，票数取决于线上的点数。因此，它表示应检测到的最小线长。

1.3K1 0

挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

★☆☆) 如何使用命令行来获得numpy中add这个函数的文档?...设有一个四维数组，如何一次获取最后两个轴上元素的总和？（★★★） 68. 设有一个单一维度的向量D, 如何计算D的一个子集的平均值 (该子集使用一个和D相同大小的向量S来存子集元素的索引?...如何获得两个向量的点积? (★★★) 点积就是两个向量对应位置一一相乘后求和的操作，最后结果是一个标量，是一个实数值。...将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97....设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。

4.7K3 0

R for data science （第一章） ②

Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。但情节并不完全相同。每个图使用不同的可视对象来表示数据。...散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。左边的图使用点geom，右边的图使用光滑的geom，一条适合数据的平滑线。...在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。...请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。

4.4K3 0

使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

在本教程中，您将学习：为什么需要在监督机器学习中拆分数据集其子集，你需要的数据集，为您的模型的公正的评价如何使用train_test_split()拆分数据如何train_test_split(...您可以在Statistics By Jim、Quora和许多其他资源中找到详细说明。要了解的最重要的一点是，您通常需要无偏见的评估才能正确使用这些度量、评估模型的预测性能并验证模型。...所有这些对象一起构成了数据集，并且必须具有相同的长度。...在受监督的机器学习应用程序中，您通常会使用两个这样的序列：具有输入 ( x)的二维数组具有输出 ( y) 的一维数组 options 是可用于获得所需行为的可选关键字参数： train_size是定义训练集大小的数字...在前面的示例中，您使用了一个包含 12 个观测值（行）的数据集，并获得了一个包含 9 行的训练样本和一个包含三行的测试样本。那是因为您没有指定所需的训练和测试集大小。

4.1K1 0

从深度图到点云的构建方式

本期我们将一起讨论如何将RGBD图像转换为3D空间中的点 ? 我们将介绍什么是相机的内参矩阵，以及如何使用它将RGBD（红色、蓝色、绿色、深度）图像转换为3D空间。...下图仅显示了x和u，但对y和v可以完全相同。对于针孔相机模型，x和y方向的焦距相同。对于带镜头的相机这个结论可能就不一定成立了，我们将在以后的文章中对此进行讨论。 ?...从类似的三角方法中，我们立即获得： ? 通常fₓ和fᵧ是相同的。但是对于例如图像传感器的非矩形像素，镜头变形或图像的后处理，它们可能会有所不同。...齐次坐标有助于我们将各种不同变换（平移，旋转和倾斜）编写为具有相同维数的矩阵。以这种方式考虑它。...在图2中，我们可以将图像平面移动到任何其他距离，例如从fₓ→2fₓ，并注意我们将其平移的因子h = 2。移位引入了简单的缩放比例，我们总是可以通过将u和v除以h作为返回值。 ?

1.3K3 1

从深度图到点云的构建方式

本期我们将一起讨论如何将RGBD图像转换为3D空间中的点 ? 我们将介绍什么是相机的内参矩阵，以及如何使用它将RGBD（红色、蓝色、绿色、深度）图像转换为3D空间。...下图仅显示了x和u，但对y和v可以完全相同。对于针孔相机模型，x和y方向的焦距相同。对于带镜头的相机这个结论可能就不一定成立了，我们将在以后的文章中对此进行讨论。 ?...从类似的三角方法中，我们立即获得： ? 通常fₓ和fᵧ是相同的。但是对于例如图像传感器的非矩形像素，镜头变形或图像的后处理，它们可能会有所不同。...齐次坐标有助于我们将各种不同变换（平移，旋转和倾斜）编写为具有相同维数的矩阵。以这种方式考虑它。...在图2中，我们可以将图像平面移动到任何其他距离，例如从fₓ→2fₓ，并注意我们将其平移的因子h = 2。移位引入了简单的缩放比例，我们总是可以通过将u和v除以h作为返回值。 ?

2.3K1 0

如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化

让我向您展示如何在R中创建六边形热图！ ? 您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量。输入变量 Heatmap_Matrix 变量是一个矩阵，可以作为热图的数字表示。...因此，矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值。...，称为Heatmap_Matrix x <- as.vector(map_Matrix) #此矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值 #在这里[...#接下来，将x中的每个点与ColorRamp中的一种颜色进行匹配 ColorCode <- rep("#FFFFFF", length(x)) #默认为全白 for (i in 1:length(x)...能够读取颜色含义的图例在最后，创建图例，您将获得与上图类似的热图。希望我的解释和代码能帮助您在R中创建自己漂亮的热图。

1.5K2 0

InnoDB数据锁–第2.5部分“锁”（深入研究）

例如，在READ COMMITTED隔离级别较低的情况下，我们尝试避免锁定行之间的间隙（因此，其他事务可以在行之间插入行，这会导致所谓的“幻读”）在InnoDB中，所有那些“正在插入”和“正在删除”的行...这与某些其他引擎形成对比，其他引擎将正在进行的更改保留在“暂存区”中，并且仅在提交时将其合并。...我们看到所有记录锁都存储在同一个对象实例中，并且我们可以猜测，这个实例的位图为heap_no设置了与所有实际行和最高伪记录对应的位。...和“点之间的间隙”(理论上)可以在锁系统中以两种不同的方式建模: 选项A：两种不同的资源。...二级索引如前所述，每个索引都可以看作是一个单独的轴，具有自己的点和间隙，可以锁定这些点和间隙，这会稍微有些复杂。通过遵循一些常识规则，您可能会发现自己对于给定的查询必须锁定哪些点和间隙。

1.3K1 0

InnoDB数据锁–第2部分“锁”

创建隐式锁的最常见原因是一项INSERT操作：成功插入的行在其他事务提交之前对其他事务不可见，并且常见的情况是单个事务插入许多行，因此不创建显式锁对于新插入的行的成本会更低，只是隐式地假定插入事务具有对所有行的独占访问权...X，REC_NOT_GAP →对记录本身的独占访问 S，GAP →防止任何人在行前的间隙中插入任何东西的权利 X，GAP →与上述相同。...“ S”和“ X”是“ shared”和“ exclusive”的缩写，但是鉴于此访问权限的语义是“防止插入发生”，多个线程都可以同意在不发生任何冲突的情况下防止同一件事，因此目前InnoDB以相同的方式对待...X，GAP，INSERT_INTENTION →向右插入新行到该行之前的间隙中。尽管名称中带有“ X”，但实际上它与尝试同时插入的其他线程兼容。...X，INSERT_INTENTION →在概念上与上面相同，但仅对“虚拟伪记录”有效，该虚记录“比页面上的任何其他记录大”，因此“之前”与“它”之间的间隙实际上是“最后记录”。

9482 0

Charpter 9:卷积网络

卷积公式 s(t) = \int x(a)w(t-a)da 卷积运算通常用星号表示 s(t)=(x*w)(t) 在卷积网络的术语中,卷积的第一个参数(函数x)通常叫做输入(input),第二个参数(函数...因为在输入与核中的每一个元素都必须明确地分开存储,我们通常假设在存储了数值的有限点集以外,这些函数的值都为零。这意味着在实际操作中,我们可以通过对有限个数组元素的求和来实现无限求和。...., 2014a) 为了既获得具有较高不变性的特征又获得当平移不变性不合理时不会导致欠拟合的特征,被设计成在一些通道上使用池化而在另一些通道上不使用。...其他不使用卷积的模型即使我们把图像中的所有像素点都置换后依然有可能进行学习。...只有当其中的每个运算的输出和输入具有相同的通道数时,这些多通道的运算才是可交换的零填充(英文和TF中参数一样,记住对编程有帮助): 有效卷积 valid 无论怎样都不使用零填充.输出像素更加规范,但导致每一层网络都在减小

8661 0

解析卷积高速计算中的细节，有代码有真相

它不仅是在模型中最常见的和最重的操作，我还发现卷积高性能实现的技巧特别具有代表性——一点点算法的小聪明，非常多的仔细的调优和低层架构的开发。...我将在这篇文章中假设NCHW——如果我有N块HxW图像的C通道，那么所有具有相同N个通道的图像都是重叠的，在该块中，同一通道C的所有像素都是重叠的，以此类推。 ?...毕竟，卷积是带有输入padding的滤波器的点积。如果我们把滤波器放到一个二维矩阵中，把输入的小patch放到另一个矩阵中，然后把这两个矩阵相乘，就会得到相同的点积。...但看看B会发生什么：该列的下一个元素没有出现在缓存中—在获取数据的时候，我们得到一个cache miss和CPU stalls。一旦数据被获取，缓存也被填充在同一行B的其他元素。...谢天谢地，我们可以分解子矩阵上的矩阵乘法。计算一个C中的小的r×c块，只需要A中的r行和B中的C列。让我们把C分成6x16的小块。

1.2K2 0

R语言中 apply 函数详解

因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...这里， X是指我们将对其应用操作的数据集（在本例中是矩阵） MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数让我们看看计算每行平均数的简单示例...'中的每个值，将x2，x3作为其他参数，这些参数将首先声明，然后通过apply函数传递： b = 2 c = 1 # apply along each row: row_fn <- apply(data...fn行和第fn列 row_fn ?...尾注到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。

20.1K4 0

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

数学上来说，判别模型学习输出y给定输入x的条件概率P(y|x)。除了神经网络，其他结构也可以用作判别模型，例如逻辑回归模型和支持向量机（SVM）。...用于驱动生成器的随机样本是从"潜在空间"中获得的，在该空间中，向量表示一种压缩形式的生成样本。与判别模型不同，生成模型学习输入数据x的概率P(x)，通过具有输入数据分布，它们能够生成新的数据实例。...尽管实验具有随机性，但只要使用相同的种子，它应该产生相同的结果。现在环境已经设置好，可以准备训练数据了。准备训练数据训练数据由一对（x₁，x₂）组成，其中x₂是x₁在区间从0到2π上的正弦值。...在此实现中，通过将输入x馈送到您定义的模型中而不进行任何其他处理来获得输出。...在这种情况下，它是一个具有二维输入的模型，将接收随机点（z₁，z₂），并提供类似于训练数据中的（x̃₁，x̃₂）点的二维输出。实现类似于您为判别器所做的操作。

4483 0

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

数学上来说，判别模型学习输出y给定输入x的条件概率P(y|x)。除了神经网络，其他结构也可以用作判别模型，例如逻辑回归模型和支持向量机（SVM）。...用于驱动生成器的随机样本是从"潜在空间"中获得的，在该空间中，向量表示一种压缩形式的生成样本。与判别模型不同，生成模型学习输入数据x的概率P(x)，通过具有输入数据分布，它们能够生成新的数据实例。...尽管实验具有随机性，但只要使用相同的种子，它应该产生相同的结果。现在环境已经设置好，可以准备训练数据了。准备训练数据训练数据由一对（x₁，x₂）组成，其中x₂是x₁在区间从0到2π上的正弦值。...在此实现中，通过将输入x馈送到您定义的模型中而不进行任何其他处理来获得输出。...在这种情况下，它是一个具有二维输入的模型，将接收随机点（z₁，z₂），并提供类似于训练数据中的（x̃₁，x̃₂）点的二维输出。实现类似于您为判别器所做的操作。

4543 0

黄皓之后，计算机科学上帝Don Knuth仅用一页纸证明布尔函数敏感度猜想

设 A_n 的大的主子矩阵为 B。我们希望降低其频谱范数（最大特征值）。这与使用范数 1 的向量 x 最大化相同。...但是不难看出，对应于不在 B 中的行/列的索引上具有 0 项的超过单位向量 x 的最大值，此最大值与之相同。将 L 乘以所有向量在这些索引上具有 0 个项的子空间。...此外，L 具有至少 2 ^（n-1）+1 个维度，因为 B 至少使用这些数量的行/列。因此，L 与 S 的交点必须具有至少 1 个维数。...可得出，在 L 和 S 中都存在单位向量 x，意味着它对应于不在 B 中的行/列，但是sqrt （n） - A_n 的本征向量中有 0 项。...经过一段时间的研究后，他发现可以通过简单地改变矩阵中一些数字的符号来直接解决问题。通过这种方式，他证明了在 n 维立方体中任何超过一半点的集合中，会有一些点和其他点有至少

9521 0

手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3（1）

锚盒预测边界框的宽度和高度可能很有意义，但是在实践中，这会导致训练过程中出现不稳定的渐变。取而代之的是，大多数现代物体检测器会预测对数空间转换，或者只是偏移到称为“ 锚点”的预定义默认边界框。...然后，将这些变换应用于锚框以获得预测。YOLO v3具有三个锚点，可预测每个单元格三个边界框。回到我们前面的问题，负责检测狗的边界框将是具有地面真理框的锚具有最高IoU的边界框。...做出预测以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测。 ? YOLO方程 bx，by，bw，bh是我们预测的x，y中心坐标，宽度和高度。tx，ty，tw，th是网络输出的内容。...因此，如果对包含狗的盒子的预测bx和by为（0.3，0.8），则13 x 13特征图上的实际宽度和高度为（13 x 0.3，13 x 0.8）。目标得分对象分数表示对象包含在边界框中的概率。...网络对输入图像进行下采样，直到第一检测层为止，在该检测层中，使用步幅为32的图层的特征图进行检测。此外，各层的上采样系数为2，并与具有相同特征图的先前图层的特征图连接大小。

3.6K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭