for i in range(n_states): dist = np.linalg.norm(gps_point - result_array[i]) if dist <= sigma2: obs_prob[i] = np.exp(-dist**2 / (2 * sigma2**2))

这段代码是一个循环，在循环中计算一个观测的概率值。它首先计算两个向量之间的欧几里得距离，然后将距离作为指数项的一部分，使用高斯分布的公式计算观测概率。其中，sigma2是高斯分布的方差，n_states是状态的数量，result_array是一个数组，包含所有状态的位置信息，gps_point是当前观测的位置信息。这段代码的作用是为每个状态计算一个观测概率，用于后续的贝叶斯滤波。

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knn_list = [] for i in range(n): dist = np.linalg.norm(X_test[1] - X_train[i], ord=p) knn_list.append((dist, y_train[i]))

这段代码是K近邻算法的实现，其中n表示训练集中样本的数量，X_test和X_train分别是测试集和训练集的特征矩阵，y_train是训练集的标签。np.linalg.norm()用于计算两个向量之间的距离，ord参数表示使用的范数，p表示使用的是Lp范数，即Lp距离。knn_list用于存储测试样本与每个训练样本的距离以及对应的标签，然后根据距离对knn_list进行排序，取出前k个样本的标签进行投票，最后得出测试样本的预测标签。

优化这段代码：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

可以考虑使用numpy来优化这段代码，同时减少重复计算。代码如下：

import numpy as np

def calDistanceMatrix(model):
n = len(model.demand_id_list)
demand_coords = np.array([[model.demand_dict[i].x_coord, model.demand_dict[i].y_coord] for i in model.demand_id_list])
for i in range(n):
from_node_id = model.demand_id_list[i]
demand_coord = demand_coords[i]
for j in range(i + 1, n):
to_node_id = model.demand_id_list[j]
to_demand_coord = demand_coords[j]
dist = np.linalg.norm(demand_coord - to_demand_coord)
model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist
model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist
for _, vehicle in model.vehicle_dict.items():
vehicle_coord = np.array([vehicle.x_coord, vehicle.y_coord])
dist = np.linalg.norm(demand_coord - vehicle_coord)
model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist
model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

这里使用了numpy中的`linalg.norm`函数来计算两点之间的距离，同时利用numpy数组的广播特性，避免了循环计算。