分析代码:x = [30 6 12 56 45]'; y = [8 11 65 28 39]'; R = 35; theta = 0:pi/100:2*pi; for ii = 1:length(x) x1 = x(ii)+R*cos(theta); y1 = y(ii)+R*sin(theta); plot(x1,y1); hold on end hold off axis equal text(25,35,'*')
时间: 2024-04-01 10:34:38 浏览: 19
这段代码实现了将五个点(x,y)为圆心,半径为35的圆画出来,并在圆心处打上一个星号的功能。具体解释如下:
首先给定了五个点的坐标,将其存储在x和y向量中。然后给定了圆的半径R和绕圆周旋转的角度theta数组。接下来使用for循环对每个点进行处理,对于第ii个点,计算出其所在圆的圆周上所有点的坐标并存储在x1和y1向量中。然后使用plot函数将这些点画出来,并使用hold on保持画图状态,使得绘制的圆不会被后面的圆覆盖。最后使用text函数在(25,35)处添加一个星号。最后使用hold off取消保持画图状态,并使用axis equal保证x轴和y轴的比例相同,实现画出一个圆而不是椭圆。
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for event_ in pygame.event.get(): # 退出事件 if event_.type == pygame.QUIT: done = True if event_.type == pygame.JOYAXISMOTION: xxx=joystick.get_axis(0) yyy=-joystick.get_axis(1) if 0.5>xxx and xxx>-0.5: if 0.5>yyy and yyy>-0.5: yyy=0 xxx=0 if xxx==0: theta=0 if xxx!=0: if yyy==0: theta=90 if yyy!=0: theta=(math.atan(xxx/yyy))*57.3 for i in range(10): all_theta=theta+all_theta theta_out=all_theta/10 all_theta=0 改错
这段代码有几个错误,我来一一指出并给出正确的代码:
1. 缺少 pygame.init() 来初始化 Pygame 库,并设置窗口参数。正确的代码应该是:
```python
pygame.init()
size = (700, 500)
screen = pygame.display.set_mode(size)
pygame.display.set_caption("My Game")
done = False
```
2. 在事件监听的代码中,缩进不正确。需要将后续的代码都缩进到 if 语句的下一行。正确的代码应该是:
```python
for event_ in pygame.event.get():
if event_.type == pygame.QUIT:
done = True
if event_.type == pygame.JOYAXISMOTION:
xxx = joystick.get_axis(0)
yyy = -joystick.get_axis(1)
if 0.5 > xxx and xxx > -0.5:
if 0.5 > yyy and yyy > -0.5:
yyy = 0
xxx = 0
if xxx == 0:
theta = 0
if xxx != 0:
if yyy == 0:
theta = 90
if yyy != 0:
theta = (math.atan(xxx / yyy)) * 57.3
for i in range(10):
all_theta = theta + all_theta
theta_out = all_theta / 10
all_theta = 0
```
3. 在计算平均角度的代码中,缺少对 all_theta 变量的声明和初始化。需要在程序开头添加 all_theta = 0。正确的代码应该是:
```python
all_theta = 0
for i in range(10):
all_theta += theta
theta_out = all_theta / 10
```
python实现梯度下降法求解: y=9.7966+5.4160x1+12.5843x2
可以使用以下代码实现梯度下降法求解:
```python
import numpy as np
# 定义数据集
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.array([9.7966, 15.2126, 22.3812, 28.7972])
# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, alpha=0.01, iterations=1000):
m, n = X.shape
theta = np.zeros(n)
for i in range(iterations):
h = np.dot(X, theta)
loss = h - y
gradient = np.dot(X.T, loss) / m
theta = theta - alpha * gradient
return theta
# 求解参数
theta = gradient_descent(X, y)
print(theta)
```
其中,X 是数据集,y 是标签,alpha 是学习率,iterations 是迭代次数。最终输出的 theta 即为模型参数。