np.sin(np.sqrt(x1 ** 2 + x2 ** 2)) * 2 + 2

时间: 2024-08-31 20:00:42 浏览: 78
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基于C++代码的A*寻址算法

这是一个数学表达式，使用了Python中的numpy库。`np.sin`函数表示正弦函数，`np.sqrt`计算平方根，`x1 ** 2 + x2 ** 2` 计算两个变量x1和x2的和的平方。整个表达式的意思是先对x1和x2的平方和求平方根，然后取其正弦值，再乘以2，最后加上常数2。 这个公式可以用于生成二维空间中点到原点距离的正弦变换，通常在可视化、信号处理或者某些数学模型中会见到。如果你有具体的x1和x2数值，可以直接代入计算得到结果。
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import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

z1_projected = np.zeros_like(z1) # 绘制等高线图作为投影 ax.contour(X1_projected, Y1_projected, z1_projected, colors='black') 这将在原始三维图形下添加一个黑色的大半球投影。同样的方法也可以用于小...

显示代码中y_rec的函数表达式：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量：snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1...
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我需要一个贝叶斯优化的代码，拟合目标函数使用高斯过程，采样函数使用期望提高算法，不要调用高斯过程和贝叶斯的包，并书写足够的注释，在最后使用所写的算法优化z=sin2x+cos2y在取值空间上的最大值

dist = np.sum(x1 ** 2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(x2 ** 2, 1) - 2 * np.dot(x1, x2.T) return sigma_f ** 2 * np.exp(-0.5 / l ** 2 * dist) # 定义取值空间 bounds = np.array([[-5.0, 5.0], [-5.0, 5.0]]) ...

第一个圆：|z - 1|* |z - 2|<= 2/9；第二个圆：（|z - 2|-2/3）* |z - 1|<= 0，第三个圆：|z - 1|* |z - 2|<= 8/9,画出这三个圆的并之后的圆的代码

radius1 = np.sqrt(2/9) x1, y1 = circle(center1, radius1) # 第二个圆 center2 = (2, 0) radius2 = 2/3 x2, y2 = circle(center2, radius2) # 第三个圆 center3 = (1, 2) radius3 = np.sqrt(8/9) x3, y3 = ...

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lengths.append(np.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)) # 根据线段角度和数量找到主要线段 median_angle = np.median(angles) angles_diff = np.abs(angles - median_angle) median_length = np.median(lengths) ...

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distance = np.sqrt((x5 - x1)**2 + (y5 - y1)**2) print('The distance between two lines is: ', distance) 完整的代码如下： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv...

写一个在二维平面上，初始位置为（-10，-10），（0，-10），（10，-10）三个智能体，其中速度和角速度可自动调节的三个智能体追踪和合围一个速度为2m/s的匀速直线运动的初始位置为（0,0）的动态目标的python程序，在绘图中实时展示智能体和目标的位置。其中使用A*算法来规划路径，以便它们根据给出的路径可以追踪逃跑的目标。合围阶段当智能体距目标的距离为5m时来形成正三角形队形来合围目标。最后，使用Matplotlib绘制智能体和目标的位置，并实时展示动态过程。

cost = np.sqrt(2) return cost # 展示路径 def draw_grid(self, path=None): plt.xlim(-20, 20) plt.ylim(-20, 20) for wall in self.walls: plt.plot([wall[0], wall[2]], [wall[1], wall[3]], 'k-') if...

利用matplotlib的plot方法绘制曲线 （1）绘制高斯函数曲线图； （2）以上下左右四子图方式绘制四个任意复杂函数的曲线； （3）自学饼状图、条形图等格式的绘图方式，熟悉操作过程，任意绘制不同格式的图形三幅。

y1 = np.sin(x1) / x1 plt.subplot(221) # 行数，列数，第几个子图 plt.plot(x1, y1) # 第二个子图 x2 = np.linspace(-5, 5, 500) y2 = np.tan(x2) - x2 plt.subplot(222) plt.plot(x2, y2) # 第三个子图 x3 = np....

informed-rrt*代码实现，并加以详细的注释，并通过matplotlib绘制过程图，并运行

return math.sqrt((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2) # 判断两个矩形是否相交 def is_collision(p1, p2): x1, y1, w1, h1 = p1 x2, y2, w2, h2 = p2 if x1 > x2 + w2 or x1 + w1 < x2 or y1 > y2 +...
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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。 5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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