``` # 旋转误差子图 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(noise_levels, results['all_points_rot_mean'], 'r-', label='所有点噪声') plt.fill_between(noise_levels, np.array(results['all_points_rot_mean']) - results['all_points_rot_std'], np.array(results['all_points_rot_mean']) + results['all_points_rot_std'], color='r', alpha=0.2) plt.plot(noise_levels, results['single_point_rot_mean'], 'b--', label='单点噪声') plt.fill_between(noise_levels, np.array(results['single_point_rot_mean']) - results['single_point_rot_std'], np.array(results['single_point_rot_mean']) + results['single_point_rot_std'], color='b', alpha=0.2) plt.xlabel('噪声水平σ（米）') plt.ylabel('旋转误差（°）') plt.title('旋转误差（200次实验平均）') plt.grid(True) plt.legend() # 平移误差子图 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(noise_levels, results['all_points_trans_mean'], 'r-', label='所有点噪声') plt.fill_between(noise_levels, np.array(results['all_points_trans_mean']) - results['all_points_trans_std'], np.array(results['all_points_trans_mean']) + results['all_points_trans_std'], color='r', alpha=0.2) plt.plot(noise_levels, results['single_point_trans_mean'], 'b--', label='单点噪声') plt.fill_between(noise_levels, np.array(results['single_point_trans_mean']) - results['single_point_trans_std'], np.array(results['single_point_trans_mean']) + results['single_point_trans_std'], color='b', alpha=0.2) plt.xlabel('噪声水平σ（米）') plt.ylabel('平移误差（米）') plt.title('平移误差（200次实验平均）') plt.grid(True) plt.legend()```解释代码信息

<think>好的，我现在要解释用户提供的这段Python代码。首先，我需要仔细阅读代码，理解每一部分的功能，然后组织成用户能够理解的中文解释。 首先，代码使用了matplotlib的subplot来创建两个子图，分别是旋转误差和平移误差。每个子图都绘制了两种不同噪声条件下的均值和标准差区域。用户可能对plt.subplot的参数、fill_between的作用，以及数据结构如results里的键不太清楚。 接下来，我需要分步骤解释每个子图的代码结构。例如，第一个子图是旋转误差，用红色实线和蓝色虚线分别表示所有点噪声和单点噪声的均值，周围的填充区域是标准差。需要解释这些线是怎么绘制的，fill_between如何展示误差范围，以及标签、坐标轴、标题和网格的设置。 然后平移误差的子图结构类似，但处理的是平移误差的数据，同样需要说明。需要注意横纵坐标的单位，比如噪声水平是米，旋转误差是角度，平移误差是米。 用户的数据结构results可能包含四个键：all_points_rot_mean、all_points_rot_std、single_point_rot_mean、single_point_rot_std，对应的平移误差也是类似的。需要指出这些数据是200次实验的平均结果，标准差表示稳定性。 可能需要提醒用户代码中的潜在问题，比如results字典中的键是否存在，noise_levels是否正确对齐，以及颜色和线型的对应关系是否清晰。另外，是否在代码最后调用了plt.show()或plt.savefig()来显示或保存图像。 最后，总结代码的目的，即比较两种噪声模型对旋转和平移误差的影响，通过均值和标准差展示误差随噪声水平的变化趋势，帮助分析算法的鲁棒性。 在解释过程中，要使用清晰的结构，分点说明各个部分的功能，使用专业术语但保持易懂。同时，检查是否有遗漏的细节，如alpha参数控制填充透明度，grid(True)添加网格线，图例的位置是否合适等。 现在将这些思考整理成自然的中文解释，确保符合用户的要求，没有使用Markdown格式，并正确使用数学公式的LaTeX格式。</think>该代码使用Matplotlib绘制了旋转误差和平移误差随噪声变化的对比图。以下是逐部分解释： 1. **整体布局** $$plt.subplot(1, 2, 1)$$ 和 $$plt.subplot(1, 2, 2)$$ 创建1行2列的子图布局，其中： - 左子图(1号)显示旋转误差 - 右子图(2号)显示平移误差 2. **旋转误差子图** ```python plt.plot(noise_levels, results['all_points_rot_mean'], 'r-', ...) # 红色实线 plt.plot(noise_levels, results['single_point_rot_mean'], 'b--', ...) # 蓝色虚线 ``` - 横坐标：$σ$（噪声水平，单位：米） - 纵坐标：旋转误差（单位：角度°） - `fill_between`用半透明色带显示$\mu \pm \sigma$范围（$\mu$为均值，$\sigma$为标准差） 3. **平移误差子图** ```python plt.plot(noise_levels, results['all_points_trans_mean'], ...) # 结构同旋转子图 ``` - 纵坐标单位变为米 - 使用相同颜色方案区分两种噪声条件 4. **关键参数说明** | 参数/方法 | 作用说明 | 数学表达 | |-------------------|----------------------------------|-------------------------| | `alpha=0.2` | 色带透明度设置 | $color_{effective} = color_{base} \times \alpha$ | | `results`字典结构 | 存储200次实验统计结果 | $\mu = \frac{1}{200}\sum_{i=1}^{200}x_i$ | | `'r-'`/`'b--'` | 线型设置（红实线/蓝虚线） | $line_{style} \in \{'-', '--', ':', '-.\}$ | 5. **工程意义** - 通过对比"所有点噪声"（红色）和"单点噪声"（蓝色）两条曲线，可分析： $$ \frac{d(error)}{dσ} $$ 的变化趋势，评估算法鲁棒性 - 标准差区域反映误差分布的离散程度 6. **潜在改进建议** - 检查`results`字典是否包含所有需要的键 - 添加`plt.tight_layout()`调整子图间距 - 考虑使用对数坐标轴（当$σ$变化范围较大时） - 可添加误差阈值参考线（如$\epsilon_{max}=1°$） 该可视化方案有效展示了噪声水平对位姿估计精度的影响，适用于传感器标定、SLAM算法评估等场景。