array_sort = [92, -2, 0, 2009, 3543, 17, 35, 79, 103] for i in range(1, len(array_sort)): key = array_sort[i] j = i-1 while j >= 0 and key < array_sort[j]: array_sort[i] = array_sort[j] array_sort[i] = key print("排序结果为:") for i in range(len(array_sort)): print("%d" % array_sort[i], '', end='')

时间: 2024-02-28 17:54:30 浏览: 20
这段代码也是使用插入排序算法对数组array_sort进行排序,但是存在两个错误。首先,在while循环中,应该将array_sort[j]的值赋给array_sort[j+1],而不是将array_sort[i]的值赋给array_sort[j]。其次,在while循环结束后,应该将key插入到array_sort[j+1]的位置,而不是array_sort[i]的位置。因此,修改后的代码如下: ``` array_sort = [92, -2, 0, 2009, 3543, 17, 35, 79, 103] for i in range(1, len(array_sort)): key = array_sort[i] j = i-1 while j >= 0 and key < array_sort[j]: array_sort[j+1] = array_sort[j] j -= 1 array_sort[j+1] = key print("排序结果为:") for i in range(len(array_sort)): print("%d" % array_sort[i], '', end='') ``` 输出结果为:-2 0 17 35 79 92 103 2009 3543。
相关问题

我有8个自变量X,优化这段代码的归一化处理部分为8个X。import numpy as np def gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a)) # 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9]) gray_relation_analysis(X, Y)

_total); printf("排序成功!\n"); } int main() { int choice; while (1) { show_menu优化后的代码如下: import numpy as np def gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([np.min(X, axis=0), np.max(X, axis=0)]) (); scanf("%d", &choice); switch (choice) { case 0: printf("谢谢使用!\ X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - np.min(Y, axis=0)) / (np.max(Y, axis=0) - np.min(Y, axis=0n"); return 0; case 1: input_worker(); break; case 2: add_worker(); )) # 求出X1、Y1的均值 x_mean, y_mean = np.mean(X1, axis= break; case 3: delete_worker(); break; case 4: modify_worker(); break; 0), np.mean(Y1, axis=0) # 计算灰色关联度 k = len(X1) case 5: browse_workers(); break; case 6: query_worker_by_id(); break; case delta_x, delta_y = np.abs(X1 - x_mean), np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max, delta_x_min = np.max(delta_x, axis=0), np.min(delta_x7: sort_workers_by_total(); break; default: printf("无效选项!\n"); break; , axis=0) delta_y_max, delta_y_min = np.max(delta_y, axis=0), np.min(delta_y, axis=0) # 计算关联度 r = 0.5 a = r * (delta_x_max } } return 0; } ``` 在这个程序中,我们使用结构体 `worker` 来存储 - delta_x) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y)每个职工的信息,使用数组 `workers` 来存储所有职工的信息。程序通过菜单选项来实 / (delta_y_max - delta_y_min) print("元素的关联度为:") for i in range(k): print("第%d个元素的关联度为:" % (i+1)) print(a[i]) # 测试 X现各种职工工资管理的功能,包括录入职工信息、添加新的记录、删除指定编号的 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 记录、修改指定编号的记录、浏览职工信息、按编号查询职工信息和按工资总额排序。

_add = [i for i in range(256)] _c = Counter(_samples + _add) # sort dict by keys value _c = sorted(_c.items(), key=lambda x: x[0]) # get the keys and values _c = np.array(_c) return _c[:, 1] - 1

这段代码的功能是创建一个长度为256的列表_add,其中的元素依次为0到255;然后使用Counter模块,对列表_samples元素出现的次数进行计数,得到一个字典_c;最后将列表_add和字典_c合并成一个新的字典。

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#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

解释代码:def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

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