P = [0.5, 0.5]; % 设有信源概率数组P edges = [0,cumsum(P)]; x = rand(1,10); symbols = discretize(x,edges(2:end),'IncludedEdge','right');数组得到的有NaN值

时间: 2024-03-20 14:41:36 浏览: 82
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P9648 的小数据，d

如果离散化结果包含`NaN`值，可能是因为随机数序列`x`中的某些值超出了信源概率数组`P`的范围，导致离散化时无法匹配到合适的区间。解决这个问题可以在调用`discretize`函数时增加一个`'includeedge'`参数，并将其值设为`'includelower'`或`'includeboth'`，这样离散化结果中就不会出现`NaN`值了。 修改后的代码如下： ```matlab P = [0.5, 0.5]; edges = [0, cumsum(P)]; x = rand(1, 10); symbols = discretize(x, edges, 'IncludedEdge', 'right', 'IncludeEdge', 'includeboth'); ``` 这里将`'IncludedEdge'`参数的值设为`'right'`，将`'IncludeEdge'`参数的值设为`'includeboth'`，即将边界值归入右侧区间，并包含边界值。这样就能够得到一个无`NaN`值的离散化结果了。
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PIL（Python Imaging Library）是Python中用于图像处理的一个强大库，现在已经被更新为Pillow库，更加兼容Python 3.x版本。Pillow库提供了丰富的功能，包括打开、操作和保存许多不同格式的图片文件，如JPEG、PNG、...

P=[0.5,0.5];%设有信源概率数组P edges = [0 cumsum(P)]; x = rand(1, 10); symbols = discretize(x, edges)输出结果并不符合数组P的概率

% 设有信源概率数组P edges = [0,cumsum(P)]; x = rand(1,10); symbols = discretize(x,edges(2:end),'IncludedEdge','right'); 这里将信源概率数组P直接用于离散化，并指定IncludedEdge参数为'right'，...

P = [0.5, 0.5]; edges = [0, cumsum(P)]; x = rand(1, 10); [N, edges, symbols] = histcounts(x, edges, 'Normalization', 'probability');解释这段matlab代码

这段MATLAB代码的作用是将一个长度为10的随机数序列x离散化为符号序列symbols，离散化的依据是信源概率数组P。具体解释如下： 首先，定义信源概率数组P和累积概率数组edges： matlab P = [0.5, 0.5];...

P = [0.5, 0.5]; edges = [0, cumsum(P)]; x = rand(1, 10); symbols = discretize(x, edges, 'IncludedEdge', 'right', 'IncludeEdge', 'includeboth');错误使用 discretize (line 117) 'IncludeEdge' 为无法识别的参数。 有关有效的名称-值对参数列表，请参阅 此函数 的文档。

edges = [0, cumsum(P)]; x = rand(1, 10); symbols = discretize(x, edges, 'IncludedEdge', 'right', 'Mode', 'manual', 'BinLimits', edges, 'NumBins', length(P), 'includeall'); 这里的'Mode'参数设置...

修改以下matlab代码：%导入数据 NumPoints = size(village_number,1); %节点数量 edges = []; % 道路[] edge_cost = []; % 道路成本[] % 计算每个村庄到每个医疗点的距离矩阵 D = zeros(NumPoints, 3); % 距离矩阵 for i = 1:NumPoints for j = 1:3 D(i,j) = sqrt((village_number(i,4)-village_number(j

TEdges = table(T,'VariableNames',{'Weight'},'RowNames',arrayfun(@(x) num2str(x), edges,'UniformOutput',false)); % 构建最小生成树表格 subplot(1,2,2); plot(T,'EdgeLabel',TEdges.Weight); title('Minimum ...

% 读取图像文件 img = imread('4.png'); % 图像预处理 img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度 figure(1) imshow(img) img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像 img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强 % 提取车道线 edges = edge(rgb2gray(img),'Canny'); [H,theta,rho] = houg

hlines(edges, 'Theta', -90:0.5:89.5, 'FillGap', 100, 'MinLength', 100); % 参数解释：Theta表示检测直线的角度范围，FillGap表示连接两条直线的最大距离，MinLength表示直线的最小长度。这一步使用霍夫变换检测...

a=[]; b=[]; %设置随机数种子 rng(1); % 创建10x10的网格 numBins =10; binEdges = linspace(0, numBins+1); binCounts = zeros(numBins, numBins); for i = 1:N if mod(i, 2) == 1 % 当 i 为奇数时，将 x(i) 赋值给 a a = [a, v(i)]; else % 当 i 为偶数时，将 x(i) 赋值给 b b = [b, v(i)]; end % 查找a和b所属的网格索引 aIndex = find(a >= binEdges, 1, 'last'); bIndex = find(b >= binEdges, 1, 'last'); % 更新对应网格的频数 binCounts(aIndex, bIndex) = binCounts(aIndex, bIndex) + 1; end

这段MATLAB代码中有一些问题，让我来帮你修正一下： matlab a = []; b = []; % 设置随机数种子 rng(1); % 创建10x10的网格 numBins = 10; binEdges = linspace(0, 1, numBins+1); binCounts = zeros(numBins, ...

import community G = nx.karate_club_graph() partition = community.best_partition(G) pos = nx.spring_layout(G) plt.figure(figsize=(12,12)) plt.axis('off') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values())) nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

这段代码使用了python-louvain...nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5) 8. 使用plt.show函数显示图形。 plt.show() 这样就可以得到一个带有社区颜色的Karate Club图，其中每个颜色代表一个社区。

% 读取图像文件 img = imread('8.png'); % 图像预处理 img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度 figure(1) imshow(img) img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像 img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强 % 提取车道线 edges = edge(rgb2gray(img),'Canny'); [H,theta,rho] = hough(edges); P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100); figure(2) imshow(edges) % 计算车辆距离 x = 0:size(edges,2); y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta); y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta); d_pixel = mean(abs(y1-y2)); d_meter = d_pixel * 3.7 / (size(edges,1) * tan(pi/6)); % 显示结果 figure(3) imshow(img); hold on; plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d_meter), ' meters'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14); hold off;使得虚线车道线也可以识别

x = 0:size(edges,2); y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta); y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta); d_pixel = mean(abs(y1-y2)); d_meter = d_pixel * 3.7 /...

修改显示部分的程序，使其生成图片显示落在每个网格内的频数，并验证其是否满足χ2（（k-1）2）分布：%独立性验证 clear clc close all a=[]; b=[]; % 创建10x10的网格 numBins =10; binEdges = linspace(0,1, numBins+1); binCounts = zeros(numBins, numBins); for i = 1:N if mod(i, 2) == 1 % 当 i 为奇数时，将 x(i) 赋值给 a a = [a, v(i)]; % 查找a和b所属的网格索引 j=floor(i/2)+1 aIndex = find(a(j) >= binEdges, 1, 'last'); else % 当 i 为偶数时，将 x(i) 赋值给 b b = [b, v(i)]; bIndex = find(b(i/2) >= binEdges, 1, 'last'); % 更新对应网格的频数 binCounts(aIndex, bIndex) = binCounts(aIndex, bIndex) + 1; end end % 计算每个网格的期望频数 expectedCounts = N / (numBins^2); % 计算χ2统计量 chi2Stat = sum(sum((binCounts - expectedCounts).^2 ./ expectedCounts)); % 计算自由度 df = (numBins - 1)^2; % 计算χ2分布的p值 pValue = 1 - chi2cdf(chi2Stat, df); disp('频数:'); disp(binCounts); disp('χ2统计量:'); disp(chi2Stat); disp('自由度:'); disp(df); disp('p值:'); disp(pValue);

binEdges = linspace(0, 1, numBins + 1); binCounts = zeros(numBins, numBins); for i = 1:N if mod(i, 2) == 1 % 当 i 为奇数时，将 x(i) 赋值给 a a = [a, v(i)]; % 查找a所属的网格索引 aIndex = find(a...

% 读取图像文件 img = imread('image.jpg'); % 图像预处理 img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度 img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像 img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强 % 提取车道线 edges = edge(rgb2gray(img),'Canny'); [H,theta,rho] = hough(edges); P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100); % 计算车辆与车道线的距离 src = [lines(1).point1; lines(1).point2; lines(2).point1; lines(2).point2]; dst = [0,0; 3.7,0; 3.7,1.3; 0,1.3]; tform = fitgeotrans(src,dst,'projective'); road = imwarp(img,tform); lane = road(1:round(size(road,1)/2),:,:); gray_lane = rgb2gray(lane); % 去除噪声 gray_lane = wiener2(gray_lane, [5, 5]); % 对比度增强 gray_lane = imadjust(gray_lane, [0.2, 0.8], []); % 边缘检测 edges_lane = edge(gray_lane,'Canny'); % 计算车辆与车道线的距离 d = mean(nonzeros(edges_lane(:,round(size(edges_lane,2)/2)))); % 显示结果 imshow(img); hold on; plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d), ' pixels'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14); hold off;对该代码进行优化使得其d值可以计算正确

x = 0:size(edges,2); y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta); y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta); d = mean(abs(y1-y2)); % 显示结果 imshow(img); hold ...

import networkx as nx import random # 读入edge文件，构建图结构 graph = {} with open("./edge/football.edge", "r") as f: for line in f: u, v = line.strip().split() if u not in graph: graph[u] = [] if v not in graph: graph[v] = [] graph[u].append(v) graph[v].append(u) # 随机选择一个节点作为感染源 infected = random.choice(list(graph.keys())) print("Infected node:", infected) # 初始化每个节点的感染状态 status = {} for node in graph: status[node] = "S" status[infected] = "I" # SI模型参数 p = 0.5 # 感染过程 while True: changed = False for node in graph: if status[node] == "I": for neighbor in graph[node]: if status[neighbor] == "S" and random.random() < p: status[neighbor] = "I" changed = True if not changed: break # 输出每个节点的感染状态和邻居 for node in graph: print(node, status[node], graph[node])续写一个加入观测节点的溯源代码并可视化

p = 0.5 # 记录观测节点和感染源之间的路径 paths = {} # 感染过程 while True: changed = False for node in graph: if status[node] == "I": for neighbor in graph[node]: if status[neighbor] == "S" ...

samples=[36.34 103.48 170.72 242.14 303.85 414.85 640.49 1396.45 1726.12 ; 6.579 5.949 8.979 7.293 7.497 2.732 1.659 1.244 1.115 ]'; % 自助抽样1000次 nboot = 1000; samples_idx = bootstrp(nboot, @(y) randsample(length(y), length(y), true), samples); samples_x = samples(:, 1); samples_y = samples(:, 2); % 检测1000次抽样的均值变点及其对应X change_points = []; % 初始化为空矩阵 for i = 1:nboot mean_left = mean(samples_y(samples_idx(i, 1:5))); mean_right = mean(samples_y(samples_idx(i, 6:9))); idx = find(mean_right < mean_left, 1, 'first'); if isempty(idx) idx = length(samples_x); % 没有变点时，赋值为最大值 end change_points = [change_points; [idx, samples_x(idx)]]; end % 计算频次直方图和累积频率 [counts, edges] = histcounts(change_points(:,2), 'Normalization', 'count'); cdf = cumsum(counts); cdf = cdf / max(cdf); % 绘制双Y轴图 figure; yyaxis left; bar(edges(1:end-1), counts,0.3, 'histc'); xlim([-100 1800]); ylim([0 650]); ylabel('Count'); yyaxis right; plot(edges(1:end-1), cdf, 'LineWidth', 2); ylim([0 1.2]) ylabel('Cumulative Frequence'); xlabel('Distance'); legend('Frequence Count','Cumulative Frequence'); 未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'histcounts'。

cdf = cumsum(counts); cdf = cdf / max(cdf); % 绘制双Y轴图 figure; yyaxis left; bar(edges(1:end-1), counts,0.3, 'histc'); xlim([-100 1800]); ylim([0 650]); ylabel('Count'); yyaxis right; plot(edges(1:...

import matplotlib.pyplot as plt # 将图形绘制成一个矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) # 绘制图形的节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) # 添加节点标签 node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) # 添加边权重标签 edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)} nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels) # 显示图形 plt.show() 修改代码，将图的标题改为“网络图”

pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, ...

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; class Edge implements Comparable<Edge> { int x; int y; int length; Edge(int x, int y, int length) { this.x = x; this.y = y; this.length = length; } public int compareTo(Edge e) { if (length > e.length) return 1; else if (length < e.length) return -1; return 0; } } public class lab1160 { public static int find(int[] p, int x) { if (p[x] == x) return x; else return p[x] = find(p, p[x]); } public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner( System.in); int n = scanner.nextInt(); int m = scanner.nextInt(); Edge[] edges = new Edge[m]; int sum = 0; int totalLength = 0; int[] p = new int[n]; int[] point1 = new int[m]; int[] point2 = new int[m]; for (int i = 0; i < m; i++) { int x = scanner.nextInt(); int y = scanner.nextInt(); int length = scanner.nextInt(); edges[i] = new Edge(x - 1, y - 1, length); } Arrays.sort(edges); for (int i = 0; i < n; i++) { p[i] = i; } for (int i = 0; i < m; i++) { int x = find(p, edges[i].x); int y = find(p, edges[i].y); if (x == y) { continue; } else { p[x] = y; point1[sum] = edges[i].x + 1; point2[sum] = edges[i].y + 1; if (edges[i].length > totalLength) totalLength = edges[i].length; sum++; } } System.out.println(totalLength); System.out.println(sum); for (int i = 0; i < sum; i++) { System.out.println(point1[i] + " " + point2[i]); } } }用Java换一种方式实现

int x = scanner.nextInt() - 1; int y = scanner.nextInt() - 1; int length = scanner.nextInt(); graph[x].add(new Edge(y, length)); graph[y].add(new Edge(x, length)); } PriorityQueue<Edge> pq = ...

from bokeh.io import output_notebook, show from bokeh.plotting import figure output_notebook() import scipy.special from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.plotting import figure, show, output_file p = figure(title="charges分布",tools="save", background_fill_color="#E8DDCB") hist, edges = np.histogram(data.charges) p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="#036564", line_color="#033649") p.xaxis.axis_label = 'x' p.yaxis.axis_label = 'Pr(x)' show(p)

这段代码使用了Bokeh库来创建一个直方图，显示数据集中的"charges"列的分布情况。 首先，使用from语句导入了需要的库，包括Bokeh、numpy和scipy....最后，设置了x和y轴的标签，并调用show(p)方法将图形显示出来。

代码报错了 错误使用 vertcat 要串联的数组的维度不一致。 出错 shaoxing (第 37 行) bin_edges = [0; cumsum(ranges(1:end-1)+10)]; % 区间边缘包括上界，请修改

vertcat通常用于垂直堆叠数组，即增加行数，但如果试图合并的数组在某一行（列数）上有差异，它就会抛出此错误。 在这个例子中，ranges(1:end-1)可能返回的是一个一维数组，而当你加上10后再求cumsum，会将其...
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"