zeros0=find(line(:,6)==0); %找出零序电抗为0的行 zeros=zeros0; zeros(zeros0>7,:)=[]; %由线路第7 节点为孤立节点,故需对矩阵进行降维 line(zeros0,:)=[];
时间: 2024-01-22 07:03:58 浏览: 17
这段代码是对一个矩阵中的数据进行筛选和处理。首先,它找到了矩阵中第6列值为0的行的索引,并将这些索引存储在`zeros0`中。然后,它将`zeros`变量设置为`zeros0`,并将`zeros`中大于7的索引行从矩阵中删除,这是因为在这个特定的应用中,第7个节点被认为是孤立节点。接下来,它将原始矩阵中`zeros0`索引的行也从矩阵中删除,以完成对矩阵的处理。
相关问题
zeros0=find(line(:,6)==0); %找出零序电抗为0的行 zeros=zeros0;J=[zeros;Ynd(:,4)];
这段代码的作用是先找出 line 矩阵中第6列(即零序电抗)为0的行,保存在一个名为 `zeros0` 的向量中。然后将 `zeros0` 赋值给名为 `zeros` 的变量,这样会将 `zeros` 变量的值覆盖为 `zeros0`,可能会导致之前定义的全零矩阵 `zeros` 丢失。因此,建议将 `zeros` 改为其他变量名。
最后,这段代码将 `Ynd` 矩阵的第4列作为新的一列加到 `zeros` 变量的末尾,形成一个新的矩阵,并将结果保存在名为 `J` 的变量中。
X0 = np.zeros(6)格式形式
`X0 = np.zeros(6)` 表示创建一个包含6个元素的全零数组作为参数的初始猜测值。
其中,`np.zeros(6)` 是使用NumPy库中的zeros函数创建一个长度为6的全零数组。
这样,通过将这个全零数组作为初始参数猜测值传递给优化函数,可以在LM算法的迭代过程中逐步优化这些参数,以找到最小化目标函数的最优参数值。
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