l = len(P) mp = np.zeros((1, l), 'float64') k_matrix = np.zeros((l, l)) for k in range(l): tmp = P[k] f_matrix = np.zeros((l, l)) for i in range(l): for j in range(l): tmp_ij = py_intersect(P[i], P[j]) if not tmp_ij: k_matrix[i][j] = 1 if tmp_ij == tmp: f_matrix[i][j] = 1 mp[0][k] = sum(sum(np.dot(mp1.T, mp2) * f_matrix)) k = sum(sum(np.dot(mp1.T, mp2) * k_matrix)) mp = mp / (1 - k) return mp, k
时间: 2023-05-25 22:02:23 浏览: 52
A:这段代码的功能是计算一个字符串列表 P 中每个字符串的矩阵匹配概率(mp)和字符串间的相似度(k)。
具体来说,它首先通过 len(P) 函数获取 P 的长度,并创建一个初始值为0的大小为 (1, l) 的浮点型矩阵 mp 以及一个大小为 (l, l) 的零矩阵 k_matrix。
然后,它利用两层 for 循环分别遍历 P 中所有元素以及两两元素之间的组合,并根据 py_intersect 函数的输出记录 pm 和 k 矩阵中的对应位置的值。其中,py_intersect 函数用于计算两个字符串的交集,并返回交集。如果交集不存在,则将 k_matrix 中对应的位置赋值为 1。
接下来,它根据公式计算 mp 和 k 矩阵的值,并将 mp 用 k 进行归一化处理,最后返回计算出的 mp 和 k。
相关问题
N = len(x) V = np.zeros(N)
这是一段Python代码,它的作用是创建一个长度为N的一维数组V,并且将数组中的所有元素初始化为0。其中,N是变量x的长度。该代码需要使用NumPy库,因此需要事先导入该库,例如:
```python
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5] # 自定义变量x
N = len(x) # 获取x的长度
V = np.zeros(N) # 创建长度为N的数组V,并将其中所有元素初始化为0
print(V) # 输出数组V的值
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个变量x,用于存储一些自定义的数值。然后,我们使用len()函数计算变量x的长度N。接着,使用np.zeros()函数创建一个长度为N的一维数组V,并将其中所有元素初始化为0。最后,我们输出数组V的值,即可看到所有元素都为0的数组。
ue_ps = np.zeros([self.ue_num, 3]) p_out = np.zeros(self.ue_num) th_out = np.zeros(self.ue_num)
这段代码是在初始化一个大小为 `ue_num` 的 numpy 数组,其中 `ue_num` 表示用户设备的数量。`ue_ps` 数组的形状为 `(ue_num, 3)`,意味着每个用户设备有三个坐标(比如 x、y 和 z 坐标)。`p_out` 和 `th_out` 数组的长度都为 `ue_num`,分别表示每个用户设备的输出功率和阈值。在初始化时,这些数组都被赋值为零。这个代码片段可能是一个无线通信系统中的一部分,用于跟踪用户设备的位置、输出功率和阈值等信息。