np.array.cumsum()

时间: 2023-11-20 19:17:10 浏览: 68
PDF

python numpy中cumsum的用法详解

star5星 · 资源好评率100%
`np.array.cumsum()`是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中元素的累积和。它返回一个新的数组，其中每个元素都是原始数组中对应位置之前所有元素的和。 例如，假设我们有一个NumPy数组`arr`： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) ``` 我们可以使用`np.array.cumsum()`计算累积和： ```python cumulative_sum = np.array.cumsum(arr) print(cumulative_sum) ``` 输出: ``` [ 1 3 6 10 15] ``` 在这个例子中，输出的数组元素分别是：1、1+2=3、1+2+3=6、1+2+3+4=10、1+2+3+4+5=15。
阅读全文

相关推荐

pdf

python cumsum函数的具体使用

np.cumsum(c, axis=0) # 沿行累积 # 输出: array([[ 1, 2, 3], # [ 5, 7, 9], # [12, 15, 18]]) np.cumsum(c, axis=1) # 沿列累积 # 输出: array([[ 1, 3, 6], # [ 4, 9, 15], # [ 7, 15, 24]]) 对于三维数组...
pdf

Python数据科学速查表 - Numpy 基础.pdf

>>> np.array_equal(a, b) #### 数组操作 - **转置数组**：改变数组的维度顺序。 python >>> i = np.transpose(b) >>> i.T - **改变数组形状**：可以在不改变数据的情况下更改数组的形状。 ...

self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(self.token_field_dims)

具体来说，np.cumsum(self.token_field_dims) 会计算出输入特征 X_T 的不同取值的数量的累积和，然后用 np.array((0, *cumsum)) 将其转换为一个 NumPy 数组，并在开头添加一个 0。这样得到的 self.offsets ...

np.array(self.times).cumsum().tolist()

这行代码中，首先将一个列表self.times转化为一个NumPy数组np.array(self.times)，然后调用该数组的cumsum()方法，返回该数组的累积和数组。最后，将结果转化为Python列表类型，并返回。这个过程可以简单理解为对...

解释以下代码：def populate_x(self): layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist() #np.cumsum 计算每个数组轴向求和 例如np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5] #tolist 数组转向列表 #layerCumSum 计算得出了每一层边界处的对应的厚度值 self.periodL = layerCumSum[-1] #单周期总长度 self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres) #离散格点，得到每一个离散点的具体位置坐标，初值0，末值为单周期长度*重复周期数，步长为位置分辨率 N = self.xPoints.size #离散位置点总数 if N == 0: self.xPoints = np.array([0]) N = 1 self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int) self.xVc = np.empty(N) self.xMc = np.empty(N)

# np.cumsum 计算每个数组轴向求和，例如 np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5] # tolist 将数组转换为列表 # layerCumSum 计算得出每一层边界处的对应的厚度值 self.periodL = layerCumSum...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) * np.exp(-(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) return t, y def plot_data(ax, data, time, title, ylabel=''): ax.plot(data, time) ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.invert_yaxis() ax.set_title(title, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) # Parameters Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 1.8, 2.3, 2.4, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4]) v = np.array([1200, 1600, 1300, 2000, 4400, 4000, 5500, 8000]) depth = np.array([100, 200, 500, 1000, 1500, 2000, 3000, 5000]) L = np.zeros(8); Z = rho * v L = np.diff(Z) / (Z[:-1] + Z[1:]) t1 = np.arange(0, 2.75, dt) L1 = np.zeros(np.size(t1)) t = np.cumsum(np.concatenate(([depth[0]*2/v[0]], np.diff(depth)*2/v[1:]))) L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L syn = np.convolve(L1, w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 15), dpi=300) plot_data(axes[0], w0, t0, "Amplitude", "Time(s)") plot_data(axes[1], L1, t1, "Reflection coefficient", "Two-way travel time(s)") plot_data(axes[2], syn, t1, "Amplitude", "Two-way travel time(s)") fig.suptitle('Eight-layer synthetic seismogram', fontsize=18) plt.tight_layout() plt.show()中出现了 L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L ValueError: shape mismatch: value array of shape (7,) could not be broadcast to indexing result of shape (8,)帮我改正

t = np.cumsum(np.concatenate(([thickness[0]*2/v[0]], np.diff(thickness)*2/v[1:]))) L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L syn = np.convolve(L1, w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20,...

(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, x_model) y_predict = GM11_predict(y, y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5np.exp(-0.5((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data)，发生了以下错误：cannot perform accumulate with flexible type，请写出问题所在，并给出解决代码

这个错误通常是由于数据类型不匹配引起的。其中可能有一列或多列数据类型为object，无法进行累加操作。因此，需要检查数据类型并进行转换。 以下是一个可能的解决方案： 1. 检查数据类型： ...

def GM11(x0): x1 = x0.cumsum() z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1 , np.ones_like(z1),axis= 1) Yn = x0[1:].reshape((len(x0)-1,1)) [[a],[b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T,B)),B.T),Yn) #计算参数 f = lambda k: (x0[0]- b/a)*np.exp(-a*(k-1)) - (x0[0]- b/a)*np.exp(-a*(k-2)) delta = np.abs(x0 - np.array([f(i) for i in range(1,len(x0) + 1)])) C = delta.std()/x0.std() P = 1.0*(np.abs(delta = delta.mean()) < 0.6*745*x0.std()).sum()/len(x0) return f,a,b,x0[0],C,P

这是一个用于灰色预测的GM(1,1)模型的代码实现。GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，它适用于数据量较小、无法建立完整的数学模型、且具有一定规律性的数据序列预测。 该函数的输入是一个一维数组x0，...

python np.cumsum

np.cumsum 是 numpy 库中的一个函数，用于计算数组元素的累加和。它将给定数组中的每个元素与前面的元素相加，并返回一个新的数组，其中每个元素都是原始数组中该位置及之前所有元素的总和。 例如，对于以下数组： ...

np.cumsum()

np.cumsum()是NumPy库中的一个函数，用于计算数组元素的累积和。...arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) cumulative_sum = np.cumsum(arr) print(cumulative_sum) 输出结果为： [ 1 3 6 10 15]

np.cumsum是什么

arr = np.array([1, 2, 3, 4]) cumsum_arr = np.cumsum(arr) print(cumsum_arr) # 输出：[ 1 3 6 10] 上述代码中，我们首先导入了numpy库，然后创建了一个数组arr，包含了1到4这四个整数。接着，我们使用np....

def GM11(x0): x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) X = np.zeros_like(x0) X[0] = x0[0] for i in range(1, len(x0)): X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i) return X X0 = data['close'].values X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)]) s = np.zeros(len(X0)) s[0] = 1 for i in range(1, len(X0)): if X0[i] > X1[:, i-1].max(): s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 else: s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 1 --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) D:\.temp\ipykernel_10000\3121687314.py in <module> 5 s[0] = 1 6 for i in range(1, len(X0)): ----> 7 if X0[i] > X1[:, i-1].max(): 8 s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 9 else: IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 5给出修正的代码

x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np....

data1=np.cumsum(data.T,1)是什么意思

np.cumsum(data.T, 1) = np.array([[ 1, 6, 15], [ 2, 8, 18], [ 3, 10, 21], [ 4, 12, 24]]) 最终得到的 data1 是一个 3x4 的数组，每个元素表示原数组中对应位置及其左侧元素的累加和。

python3中np.cumsum()函数

在Python3中，np.cumsum()函数用于返回给定轴上元素的累积和。可以通过指定轴参数来沿特定轴计算累积和。这个函数的完整文档可以参考numpy.cumsum。下面是一些示例代码说明如何使用np.cumsum()函数： 示例1： ...

predicted = clf.predict(X_new_tfidf) print(predicted) y_prob=clf.predict_proba(X_new_tfidf) y_pred_class = np.argmax(y_prob, axis=1) # y_pred = [1 if prob > 0.5 else 0 for prob in y_prob] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0)[:,0] print(y_pred) total_cnt = 0 correct_cnt = 0 for test_label, predicte in zip(test_labels, predicted): total_cnt += 1 if test_label == predicte: correct_cnt += 1 print('%r => %s' % (test_label, predicte)) # 将预测值和真实标签存储在一个数组中 y_true = np.array(test_labels) # 按照预测概率值排序 order = y_prob.argsort() # 计算每个点的两个指标 fp = np.cumsum((y_true[order] == 0) & (y_pred[order] == 1)) tp = np.cumsum((y_true[order] == 1) & (y_pred[order] == 1)) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_class)用SciPy计算ks

y_true = np.array(test_labels) y_prob = clf.predict_proba(X_new_tfidf) # 将预测概率值按照预测标签排序，并计算累计的真正例率和假正例率 order = y_prob.argsort() fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true...

def GM11(x0): # 自定义灰色预测函数 import numpy as np # 1-AGO序列 x1 = x0.cumsum() # 紧邻均值（MEAN）生成序列 z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) #将数组 z1 进行形状重塑，使其变为一个列向量。 #z1.reshape((len(z1),1)) 将 z1 数组的形状从 (n,) 改变为 (n, 1)，其中 n 是 z1 的长度。 # 构建B矩阵 B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis = 1) # 构建Yn向量 Yn = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) #将数组 x0 的第一个元素之后的部分（即 x0[1:]）重新进行形状变换，变为一个由 (len(x0)-1) 行、1 列组成的新数组 # 计算参数a和b [[a],[b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn) # 还原值函数 f = lambda k: (x0[0]-b/a)*np.exp(-a*(k-1)) - (x0[0]-b/a)*np.exp(-a*(k-2)) #ambda 是一个在编程中常用的关键字，用于创建匿名函数 # 计算残差 delta = np.abs(x0 - np.array([f(i) for i in range(1,len(x0)+1)])) # 方差比和小残差概率 C = delta.std()/x0.std() P = 1.0*(np.abs(delta - delta.mean()) < 0.6745*x0.std()).sum()/len(x0) # 返回结果：灰色预测函数、参数a、参数b、首项、方差比、小残差概率 return f, a, b, x0[0], C, P

这是一个自定义的灰色预测函数GM11，它使用了numpy库来进行数值计算。 函数接受一个一维数组x0作为输入，表示待预测的时间序列数据。函数的目标是通过灰色预测模型来预测时间序列的未来值。 下面是函数的具体步骤...

优化这段代码X1 = X0.cumsum(axis=0) # [x_2^1,x_3^1,...,x_n^1,x_1^1] # 其中x_i^1为x_i^01次累加后的列向量 Z = (np.array([-0.5* (X1[:, -1][k - 1] + X1[:, -1][k]) for k in range(1, len(X1[:, -1]))])).reshape( len(X1[:, -1]) - 1, 1)#背景序列 # 数据矩阵A、B A = (X0[:,-1][1:]).reshape(len(Z), 1) B = np.hstack((Z, X1[1:, :-1])) # 求参数 u = np.linalg.inv(np.matmul(B.T, B)).dot(B.T).dot(A) a = u[0][0] b = u[1:]

1. 使用Numpy的优化函数：Numpy提供了很多优化函数，如np.add.reduce、np.cumsum等，可以用来替代一些常规的计算方法，从而提高代码的效率。 2. 减少内存占用：如果X0的大小很大，那么X1的计算可能会占用很多内存。...

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\积分法振动加速度转换.py", line 29, in <module> y_int = np.multiply(integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0), 1000) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\integrate\_quadrature.py", line 392, in cumtrapz return cumulative_trapezoid(y, x=x, dx=dx, axis=axis, initial=initial) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\integrate\_quadrature.py", line 474, in cumulative_trapezoid res = np.cumsum(d * (y[slice1] + y[slice2]) / 2.0, axis=axis) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

y_int = np.multiply(integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial="0"), 1000) 这样修改后，cumtrapz() 函数会使用字符串类型的 "0" 作为积分的初始值。 希望这次能够帮到你。如果...

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\积分法振动加速度转换.py", line 30, in <module> y_int = np.multiply(integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial="0"), 1000) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\integrate\_quadrature.py", line 392, in cumtrapz return cumulative_trapezoid(y, x=x, dx=dx, axis=axis, initial=initial) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\integrate\_quadrature.py", line 474, in cumulative_trapezoid res = np.cumsum(d * (y[slice1] + y[slice2]) / 2.0, axis=axis) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

y_int = np.multiply(integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial="0"), 1000) 这样修改后，cumtrapz() 函数会使用字符串类型的 "0" 作为积分的初始值。 希望这次能够帮到你。如果...

最新推荐

recommend-type

rime输入法-下载 RIME／中州韻輸入法引擎，是一個跨平臺的輸入法算法框架 基於這一框架，Rime 開發者與其他開源社區的參與者在 Windows、macOS、Linux、Android 等平

rime输入法-下载 RIME／中州韻輸入法引擎，是一個跨平臺的輸入法算法框架。 基於這一框架，Rime 開發者與其他開源社區的參與者在 Windows、macOS、Linux、Android 等平臺上創造了不同的輸入法前端實現。
recommend-type

深度学习项目-街景字符识别.zip

深度学习项目-街景字符识别.zip资源是一个基于深度学习技术的开源项目，旨在实现对街景图像中文字的自动识别。该项目利用卷积神经网络（CNN）和序列模型如循环神经网络（RNN），能够处理复杂的街道环境下的字符识别任务，对于智能驾驶、地图自动化标注等场景具有重要价值。项目代码经过测试运行成功，功能正常，适合计算机相关专业学生、教师或企业员工下载学习，也可作为大作业、课程设计、毕设项目等使用。本资源是学习资源，不包含安装步骤，但提供了详细的配置文件以指引模型训练和评估过程。
recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
recommend-type

https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi