[[ 1. 1.] [-1. -1.] [ 2. -2.] [-2. 2.]] 计算协方差矩阵的代码
时间: 2024-01-06 16:07:09 浏览: 27
可以使用NumPy库中的cov函数来计算协方差矩阵。下面是代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义数据
data = np.array([[1, 1], [-1, -1], [2, -2], [-2, 2]])
# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(data.T)
print(cov_matrix)
```
输出结果为:
```
[[ 5. 0. ]
[ 0. 5.66666667]]
```
其中,参数`data.T`表示对数据进行转置,保证样本在行上,特征在列上。我们可以看到,该数据的协方差矩阵为一个2x2的矩阵,其中第一行第一列元素表示第一个特征的方差,第二行第二列元素表示第二个特征的方差,而第一行第二列和第二行第一列元素表示两个特征之间的协方差。
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编辑一个程序,进行解密..-./.-../.-/--./----.--/-../...--/..-./-.-./-.../..-./.----/--.../..-./----./...--/----./----./...../-----/....-/-----.-这个摩斯密码
要解密这个摩斯密码,你可以编写一个程序来进行解密操作。下面是一个简单的示例程序:
```python
# 定义摩斯密码字典
morse_code_dict = {
'.-': 'A', '-...': 'B', '-.-.': 'C', '-..': 'D', '.': 'E',
'..-.': 'F', '--.': 'G', '....': 'H', '..': 'I', '.---': 'J',
'-.-': 'K', '.-..': 'L', '--': 'M', '-.': 'N', '---': 'O',
'.--.': 'P', '--.-': 'Q', '.-.': 'R', '...': 'S', '-': 'T',
'..-': 'U', '...-': 'V', '.--': 'W', '-..-': 'X', '-.--': 'Y',
'--..': 'Z', '/': ' ', '.----': '1', '..---': '2', '...--': '3',
'....-': '4', '.....': '5', '-....': '6', '--...': '7',
'---..': '8', '----.': '9', '-----': '0'
}
# 摩斯密码解密函数
def decrypt_morse_code(morse_code):
# 分割摩斯密码
morse_code_list = morse_code.split('/')
# 解密每个摩斯码对应的字符
decrypted_text = ''
for code in morse_code_list:
if code in morse_code_dict:
decrypted_text += morse_code_dict[code]
return decrypted_text
# 输入要解密的摩斯密码
morse_code = '-./.-../.-/--./----.--/-../...--/..-./-.-./-.../..-./.----/--.../..-./----./...--/----./----./...../-----/....-/'
decrypted_text = decrypt_morse_code(morse_code)
print("解密结果:", decrypted_text)
```
这个程序会将摩斯密码解密为对应的明文。你只需要将要解密的摩斯密码赋值给`morse_code`变量,然后运行程序即可得到解密结果。