将下列代码转换成python代码

时间: 2023-07-09 07:06:12 浏览: 40
``` sum = 0 for i in range(1, 11): sum += i print(sum) ``` Python代码: ``` sum = 0 for i in range(1, 11): sum += i print(sum) ```
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将下列代码转换成python语言

以下是将 MATLAB 代码转换为 Python 代码的示例: ```python function y = myfun(x) % 定义参数 k = 2; % 上客区的车道数量 mu = 30 + x * 2.5; % 参数为x的指数分布 t = zeros(1500, 1); % 存储每次蒙特卡洛模拟得到的总时间 % 进行1500次蒙特卡洛模拟 for m = 1:1500 ar = exprnd(mu, x, 1); % 生成服从指数分布的随机数 r = max(ar); % 取最大值作为最差情况下的时间 t(m) = r + 2 * (x * 5 / (5 / 3.6) + 1 * (x - 1)) / k; % 计算总时间 end f = 1500 * x / sum(t); % 计算平均乘车效率 y = f * 3600; % 将乘车效率转换为单位为辆/小时 end ``` 需要注意的是,在 Python 中,没有 `exprnd` 函数,可以使用 `numpy.random.exponential()` 函数来生成服从指数分布的随机数。此外,MATLAB 中的 `zeros()` 函数在 Python 中对应为 `numpy.zeros()` 函数。

将下列Matlab代码转换成python语言

很好,我来回答你的问题。 Matlab代码: ``` x = linspace(0,1,100); y = sin(2*pi*x); plot(x,y) ``` Python代码: ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 1, 100) y = np.sin(2 * np.pi * x) plt.plot(x, y) plt.show() ``` 这个代码会生成一条正弦曲线。在Python中,我们需要使用numpy和matplotlib库来执行这些操作。linspace函数是numpy库中的函数,用于生成一个等间隔的数列。sin函数也是numpy库中的函数,用于计算正弦值。plot函数是matplotlib库中的函数,用于绘制图形。最后,show函数是用于显示图形的。

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将下列代码转换成python代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <time.h> using namespace cv; using namespace std; // 8邻域 const Point neighbors[8] = { { 0, 1 }, { 1, 1 }, { 1, 0 }, { 1, -1 }, { 0, -1 }, { -1, -1 }, { -1, 0 }, {-1, 1} }; int main() { // 生成随机数 RNG rng(time(0)); Mat src = imread("1.jpg"); Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); Mat edges; Canny(gray, edges, 30, 100); vector seeds; vector contour; vector<vector> contours; int i, j, k; for (i = 0; i < edges.rows; i++) for (j = 0; j < edges.cols; j++) { Point c_pt = Point(i, j); //如果当前点为轮廓点 if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { contour.clear(); // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); // 区域生长 while (seeds.size() > 0) { // 遍历8邻域 for (k = 0; k < 8; k++) { // 更新当前点坐标 c_pt.x = seeds[0].x + neighbors[k].x; c_pt.y = seeds[0].y + neighbors[k].y; // 边界界定 if ((c_pt.x >= 0) && (c_pt.x <= edges.rows - 1) && (c_pt.y >= 0) && (c_pt.y <= edges.cols - 1)) { if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); }// end if } } // end for // 删除第一个元素 seeds.erase(seeds.begin()); }// end while contours.push_back(contour); }// end if } // 显示一下 Mat trace_edge = Mat::zeros(edges.rows, edges.cols, CV_8UC1); Mat trace_edge_color; cvtColor(trace_edge, trace_edge_color, CV_GRAY2BGR); for (i = 0; i < contours.size(); i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); //cout << edges[i].size() << endl; // 过滤掉较小的边缘 if (contours[i].size() > 5) { for (j = 0; j < contours[i].size(); j++) { trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[0] = color[0]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[1] = color[1]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[2] = color[2]; } } } imshow("edge", trace_edge_color); waitKey(); return 0; }

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