for i in range(0, (Positions.shape[0])):

时间: 2024-05-17 10:16:36 浏览: 59
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Python for i in range ()用法详解

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这段代码是一个 for 循环，用于遍历一个数组 Positions 的所有行。其中 Positions.shape[0] 返回的是数组 Positions 的行数，range(0, (Positions.shape[0])) 生成了一个从 0 到行数-1 的整数序列，循环变量 i 依次取到这些整数。在循环体内部，可以根据 i 的值来访问数组 Positions 的不同行，进行相应的操作。
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positions = data['预期岗位'].str.strip('[]').str.replace("'", "").str.split(',', expand=True) positions.columns = ['position_{}'.format(i) for i in range(positions.shape[1])] positions = positions.apply(LabelEncoder().fit_transform) onehot = OneHotEncoder() positions = onehot.fit_transform(positions)什莫意思

这段代码是针对一个数据集中的"预期岗位"列进行数据清洗和处理的代码，将预期岗位列中的'[]'字符串替换为空字符串，并将每个职位名称中的单引号删除，然后将职位名称分割成多个列，并使用LabelEncoder将职位名称进行...

import cv2 import numpy as np depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像，注意这里创建的是单通道的8位灰度图像 Gray = np.zeros((depth_image.shape[0], depth_image.shape[1]), dtype=np.uint8) # 最大最小深度值 max = 255 # 注意：如果原深度图像只有8位，则应该将其设为255 min = 0 # 遍历每个像素，并进行深度值映射 for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] < max and data_src[j] > min: data_gray[j] = int((data_src[j] - min) / (max - min) * 255.0) else: data_gray[j] = 255 # 深度值不在范围内的置为白色 # 输出灰度图像，并保存 cv2.imwrite('/home/witney/test/0.jpg', Gray) cv2.imshow('gray', Gray) cv2.waitKey(0) #对图像进行二值化处理以便于轮廓检测 ret, thresh = cv2.threshold(Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) # 读取文本文件中的坐标位置信息 with open('f.txt', 'r') as f: positions = [] for line in f.readlines(): x1, y1, x2, y2 = map(float, line.strip().split(' ')) positions.append((x1, y1, x2, y2)) # 循环遍历每个坐标位置信息，绘制矩形框并截取图片内容 for i, pos in enumerate(positions): x1, y1, x2, y2 = pos # 根据坐标位置信息绘制矩形框 cv2.rectangle(thresh, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 利用数组切片功能截取图片中的内容 crop_img = thresh[y1:y2, x1:x2] # 保存截取的图片 cv2.imwrite(f'crop_image_{i}.jpg', crop_img)

for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] [j] > min_depth: data_gray[j] = int((data_src[j] - min_...

find bug and fix it: def mean_shift2(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement a variant of mean-shift algorithm, with unchanged kernel matrix :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the modified mean-shift kappa = kernel(xs, y=None, k_type=k_type, bandwidth=bandwidth) D = np.diag(kappa.sum(axis=1)) L = D - kappa D_inv_sqrt = np.diag(1 / np.sqrt(np.diag(D))) L_norm = D_inv_sqrt @ L @ D_inv_sqrt for i in range(xs.shape[0]): x = xs[i] for j in range(num_iter): ms = L_norm @ x x = ms / np.linalg.norm(ms) xs[i] = x return xs

for i in range(num_iter): ms = kappa @ xs ms_norm = np.linalg.norm(ms, axis=1) mask = (ms_norm > 0) ms[mask] /= ms_norm[mask].reshape(-1, 1) xs_new = kappa @ ms if np.allclose(xs, xs_new, rtol=...

请优化下面的代码：import turtle # 控制台显示部分 print("Hanoi Tower Game") # 获取用户输入 n = int(input("请输入盘子的个数：")) # 初始化三个柱子 a = list(range(n, 0, -1)) b, c = [], [] # 定义移动函数 def move(n, source, target, auxiliary): if n > 0: # 移动 n-1 个盘子到辅助柱子 move(n-1, source, auxiliary, target) # 将最大的盘子移动到目标柱子 target.append(source.pop()) # 显示移动过程 print("Move disk", n, "from", source, "to", target) # 移动 n-1 个盘子从辅助柱子到目标柱子 move(n-1, auxiliary, target, source) # 开始移动 move(n, a, c, b) # turtle部分 screen = turtle.Screen() screen.setup(600, 600) screen.bgcolor("white") # 绘制柱子 pole1 = turtle.Turtle() pole1.hideturtle() pole1.speed(0) pole1.penup() pole1.goto(-150, -200) pole1.pendown() pole1.width(5) pole1.color("black") pole1.left(90) pole1.forward(400) pole2 = pole1.clone() pole2.penup() pole2.goto(0, -200) pole2.pendown() pole2.forward(400) pole3 = pole1.clone() pole3.penup() pole3.goto(150, -200) pole3.pendown() pole3.forward(400) # 绘制盘子 colors = ["red", "green", "blue", "yellow", "purple", "orange"] turtles = [] for i in range(n): t = turtle.Turtle() t.hideturtle() t.shape("square") t.color(colors[i%6]) t.shapesize(1, (n-i)*2, 1) t.penup() t.goto(-150, -200+(i+1)*20) t.pendown() turtles.append(t) # 移动盘子 def move_turtle(disk, source, target): disk.penup() disk.goto(source, 200) disk.pendown() disk.goto(target, 200) disk.goto(target, -200+len(target)*20) # 开始移动 for i in range(2**n-1): disk = turtles[a.index(n-i)] move_turtle(disk, disk.xcor(), -150) a.remove(n-i) b.append(n-i) disk_index = a.index(n-i-1) if (n-i-1) in a else b.index(n-i-1) disk = turtles[disk_index] move_turtle(disk, disk.xcor(), pole_positions[disk_index]) if (n-i-1) in a: a.remove(n-i-1) else: b.remove(n-i-1) c.append(n-i-1) disk_index = a.index(n-i) if (n-i) in a else b.index(n-i) disk = turtles[disk_index] move_turtle(disk, disk.xcor(), pole_positions[disk_index]) if (n-i) in a: a.remove(n-i) else: b.remove(n-i) c.append(n-i) # 等待用户关闭窗口 screen.mainloop()

poles['a'] = [draw_disk(-150, -200+(i+1)*20, n-i, colors[i%6]) for i in range(n)] pole1 = draw_pole(-150, -200) pole2 = draw_pole(0, -200) pole3 = draw_pole(150, -200) turtle.tracer(False) move...
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There are n creatures on the plane, creature number i is a point with coordinates (xi,yi). Your goal is to establish a protective field in a shape of a circle with the minimal possible radius that will cover at least half of those creatures, i.e. ⌈n2⌉. Given that you can choose any point (possibly with non-integers coordinates) as a center of the field, determine the optimal position and radius of the field. Input The first line of the input contains an integer n — the number of creatures (1≤n≤400). The next n lines contain n pairs of real numbers xi and yi — the coordinates of each creature (−109≤xi,yi≤109). The creatures are lazy and do not move, so their positions are constant. Output Output three numbers — the center of the protective field of the minimum radius that covers at least half of the creatures, and the radius itself. All numbers should be printed with an absolute or relative error not exceeding 10−6. Examples inputCopy 8 4 3 3 4 -3 4 -4 3 -4 -3 -3 -4 3 -4 4 -3 outputCopy 0 3 4 inputCopy 4 1.5 1.5 1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 1.5 outputCopy 1.5 0 1.5

for x in range(-100, 101): for y in range(-100, 101): distances = [] for creature in creatures: xi, yi = creature distance = math.sqrt((x - xi)**2 + (y - yi)**2) distances.append(distance) ...

请用python语言实现上传资料中Hanoi.exe（Windows系统运行）的效果： 1.实现控制台的显示部分 2.实现turtle部分 （不必封装为exe）

for i in range(2**n-1): disk = turtles[a.index(n-i)] move_turtle(disk, disk.xcor(), -150) a.remove(n-i) b.append(n-i) disk_index = a.index(n-i-1) if (n-i-1) in a else b.index(n-i-1) disk = ...

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