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我正在使用光谱来查看 python 中特定波段的高光谱图像。这是我的代码。

图像确实弹出，但随后关闭。有没有像waitkey这样的功能来保持窗口？

我确实理解图表和电路之间存在很大的类比，因此节点被视为电压源，边缘被视为电阻器，其中每个电阻器的电导表示为图表中边缘的权重。我也知道谱图理论使用特征值和特征向量来了解更多关于图属性的信息。我缺少并且不能很好理解的是特征值如何与电压相关。换句话说，电路中节点的电压与特征值之间的关系是什么？

谢谢！

在上下文中，我有一个星谱图，并且有两条谱线。图的坐标是：x = 埃和 y = 相对强度。

例如，6562 埃的相对强度为 2.12，6520 埃为 2.19。

我想测量图表上的最高点以进行更多测量。我使用 Excel。

比如这张图（两条谱线示例）

_{（来源：shelyak.com）}

我怎么能以自动方式找到这两点？

使用谱聚类后如何查看新的重新排序矩阵（亲和矩阵）？如何打印？

我正在尝试列出我的 .hdr 文件中存在的所有波段。我有超过 100 个波段，这是一个高光谱数据。

它打开图像，但我想在选择我的 .hdr 文件中存在的波段之一后打开图像。我正在使用光谱库。

我想使用我在 DLIB 库中找到的 k 均值聚类算法和后来的光谱聚类算法对 BW 图像进行聚类。我目前的结果非常奇怪（至少对我而言），我将不胜感激。

原图：

目前的结果是：

我正在尝试使用 python 计算光谱的 FWHM。光谱描述（我说的是物理学）对我来说有点复杂，我无法使用一些简单的高斯或洛伦齐分布来拟合数据。

到目前为止，我设法管理数据的插值并通过半最大值绘制一条平行于 X 轴的直线。

如何找到峰两侧两条线的交点坐标？

我知道如果我将光标放在这些点上，它会给我坐标，但我想自动化这个过程，以便它变得更加用户友好。我怎样才能做到这一点？

我正在使用statebins包来绘制美国 50 个州的能源消耗量。虽然Spectralcolorbrewer 的调色板在情节上看起来不错：

这与我希望它们的顺序完全相反。我怎样才能颠倒光谱颜色的顺序。在 ggplot 中，我曾经使用 brewerpal 逆序为：

但是当我使用Spectral第一个代码块中的其他方式时，我无法使用相反的顺序。

Statebins 包详情：https ://github.com/hrbrmstr/statebins/

我在这里使用的函数是 statebins （它为美国各州创建了一个新的基于 ggplot 的“statebin”图表，离散比例）

我想为光谱聚类制作一个大数据的相似矩阵。为此，我将使用ml_corrin sparklyr。

问题是ml_corr 在成对列上进行相关性，而我想在行上进行相关性。我的选择是转置我的sparklyr表格数据，但我找不到任何功能来执行此操作，如果您知道如何操作，将不胜感激。

嘿嘿，

我有一个来自不同群组的数据集，我想使用sklearn 函数 Spectral Biclustering对它们进行双聚类。正如您在上面的链接中看到的那样，这种方法使用一种归一化来计算 SVD。

是否有必要在双聚类之前对数据进行归一化，例如使用StandardScaling（零均值和标准为一）？因为上面的函数还是使用了一种归一化。 这是否足够或者我必须在之前对它们进行归一化，例如当数据来自不同的分布时？

无论有没有标准，我都会得到不同的结果，如果有必要，我在原始论文中找不到信息。

您可以找到我的数据集的代码和示例。这是真实数据，所以我不知道真相。我最后计算了共识分数以比较两个双聚类。不幸的是，集群并不相同。

我也用人工数据进行了尝试（参见最后一个链接的示例），这里的结果是相同的，但与真实数据不同。

那么我怎么知道哪种方法是正确的呢？