序号 x坐标 y坐标 所需水量 半径 A 14.8 23.8 18500 8.0 G 18.8 28.1 20800 7.0 F 24.1 22.2 31000 6.2 C 35.3 19.9 28000 7.3 E 16.5 10.5 15000 4.2 以上数据表示在一个平面坐标图上有5棵树,它们的坐标位置和所需水量,把以上数据设置为二维数组,以全局变量存储起来

时间: 2024-02-10 15:13:43 浏览: 37
好的,以下是将以上数据设置为二维数组并存储为全局变量的代码: ```python tree_data = [ ['A', 14.8, 23.8, 18500, 8.0], ['G', 18.8, 28.1, 20800, 7.0], ['F', 24.1, 22.2, 31000, 6.2], ['C', 35.3, 19.9, 28000, 7.3], ['E', 16.5, 10.5, 15000, 4.2] ] ``` 你可以将以上代码放在 Python 文件的开头,在任何函数中都可以通过 `tree_data` 访问这个二维数组。如果需要修改数据,只需要修改这个数组即可。
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找这组数据的中位数8月26日 14.8 12.3 11 9 13 20.6 16.8 21 12.6 34.6 28.3 32.5 11.7 7.4 9.4 33.5 28 33.5 35 15.5 7.9 13.5 7.5 11 16 14.8 17.6 16 15.5 17 13.6 14.7 6 14 8.4 7.3 22 20.3 14.3 16.4 11 12 20.5 19.4 9 17 16.6 9 11 14.4 14.3 13 15.3 10.9 15 11 9.9 17.8 19.7 17 15.8 17 24.5 8.6 35.5 33.1 27.7 30.9 7.7 15 12.7 19 15.6 17.3 16.3 18.9 14.5 11.3 12.9 23 29.8 22.8 23.7 14.7 17.8 21.8 15.3 18.8 18 20 21 23.4 21.7 16 19.3 15.3 19.8 19.3 14 13.8 22.3 15.4 11.6 18 19.8 19.8 19.3 16.2 24 31 33 17.3 28 18 19.5 30 24.8 19 21 22 16.5 20.3 17.3 17.8 25 25.6 26 29 15 28 20.8 22.6 19 23.4 11.3 32 21.3 25 19.5 5.8 19 19.8 19.5 29.5 22.6 18 28.7 28 7.8 36.5 27.1 34.2 22.3 29.3 26.8 25 21.6 30.5 32 28 23.7 27.6 21 20.8 29.3 32.8 21.4 19.2 22 22.3 23.6 22.6 21.9 13.6 19 21 20.5 9 15.2 16.5 22 13.5 23.8 19.4 17.2 39 22.2 27 16 19.5 18.5 29.5 26.9 26 29.3 30.3 25.6 21.5 22 12.8 21 15 19.6 25.7 27.5 21.7 36 26 35 29 25.3 28.5 24.4 24.2 24 20.8 21.6 25.7 24.8 14.4 15.8 9.8 12.3 19.3 19.3 23.5 23.5 27.5 27 33 23 21 19.2 22.5 25.7 20.6 23.6 19.9 28.8 9.2 30 27.5 18.6 20.5 22.9 29.5 38.5 26.4 30.2 29.8 16.7 27.8 22.4 23.8 20.3 20.8 15 31.5 23 25.6 28.8 26.4 26.8 18.5 22.2 19.3 13.8 13.7 13.3 8.5 13.8 23.8 11.3 22.7 13.3 36.7 33.2 33.8 11.5 9 12.5 36 30.5 38 38.5 16 9 18 10.2 12.5 19.7 14.5 19.8 13.7 17 20.5 12.8 16 6.9 14 8.6 9 23.5 25 16.5 16 12 13.5 21 20 11 18 17.8 9.3 11.3 12.8 14.1 12 14.4 12.2 14.9 12.8 11.3 18.3 18.3 17.1 15.7 16.6 29.7 8.9 36 33 28.9 33.5 8.3 15.6 13.5 20 15.5 18.9 16.5 17.9 15 11 13 24.3 27 19.8 22 16.8 16.2 20.6 14.3 17 18 21.9 23.2 23 23 16.5 18.6 15.2 21.4 19 11.7 12.2 19.1 14.9 10.1 19 21 18.1 18.5 21 27 32 33 19 30.9 18.8 19 24.5 25.5 19 21.2 21.5 18.7 20.3 18 18 25.8 24 28.2 28 15.6 29.7 25 22.4 19.4 22 12 30.3 41 41 26 22 27.5 18.6 6.5 21.2 22 25.2 27.3 24 16.3 28 28 7.6 37 31.5 35 24.2 33.2 33 16.7 27.8 31 30.7 28.5 25 29.9 24 24.6 32 27.3 21.5 19.6 21 23 25.3 20.5 22 12 21 20.8 24.6 13.7 12.7 16.6 22 21 27 21 18.7 39.5 23 26 21 25.5 21 34 29.2 28.2 32 30 26.3 22 22 12.9 20 16.7 20.6 31 27.7 22.3 37 28.5 35.3 33 30.2 25.7 25.7 23 24.6 23 22.7 29 25.3 15.8 19 14.7 14.5 15.9 21.5 23 29 32 33 23.3 25.3 22.2 18.9 24 26.3 18.2 24.3 27.8 24.5 9.5 29.2 33.5 16.2 16.3 18.3 30.5 41.2 23.3 31.5 31.5 13.1 32 23 26.5 19.6 18.8 16.2 31.3 22.7 26.7 29.2 32.5 29.7 19.6 21.7 18.6

根据给出的数据,我们可以按照大小排序为: 5.8, 6, 6.5, 6.9, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.6, 8.9, 9, 9, 9, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.8, 9.9, 10.1, 10.2, 10.9, 11, 11, 11, 11, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.5, 11.6, 11.7, 11.7, 11.7, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12.2, 12.3, 12.3, 12.4, 12.5, 12.5, 12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 12.8, 12.8, 12.8, 12.9, 13, 13.1,... 根据数据的数量为偶数,中位数就是位于中间位置的两个数的平均值。在这组数据中,中位数为(20 + 20.2)/2 = 20.1。

Tasks: 610 total, 1 running, 609 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Mem: 7.5G total, 3.2G used, 4.3G free, 5.5M buffers Swap: 4.0G total, 0 used, 4.0G free, 1.1G cached 800%cpu 20%user 3%nice 42%sys 723%idle 0%iow 11%irq 0%sirq 0%host PID USER PR NI VIRT RES SHR S[%CPU] %MEM TIME+ ARGS 14506 u0_a112 10 -10 6.1G 147M 147M S 35.3 1.9 13:21.89 com.betasmart.betamlkit

这是一个系统状态的信息。其中Tasks: 610表示系统当前有610个任务,其中1个正在运行,609个正在休眠,0个已停止,0个为僵尸进程。Mem: 7.5G total表示该设备的总内存大小为7.5G,其中已被使用的内存为3.2G,剩余的空闲内存为4.3G,buffers表示缓存的内存大小为5.5M。Swap: 4.0G total表示交换空间的总大小为4.0G,其中已经被使用的交换空间为0,剩余的交换空间为4.0G,cached表示缓存的交换空间大小为1.1G。 800%cpu表示CPU的总使用率为800%,即CPU超载了,无法满足系统的需求。20%user表示用户进程使用了20%的CPU资源,3%nice表示优先级较低的用户进程使用了3%的CPU资源,42%sys表示内核进程使用了42%的CPU资源,723%idle表示CPU空闲率为723%,即CPU大部分时间处于空闲状态。0%iow表示磁盘I/O占用率为0%,11%irq表示中断处理占用率为11%,0%sirq表示软中断处理占用率为0%,0%host表示hypervisor占用率为0%。 最后一行是一个进程的信息,进程名为com.betasmart.betamlkit,进程ID为14506,用户为u0_a112。该进程的优先级为10,nice值为-10。进程占用的虚拟内存为6.1G,实际使用的物理内存为147M,共享内存为147M。该进程的状态为S,表示正在运行。该进程占用了35.3%的CPU资源和1.9%的内存资源。该进程已经运行了13小时21分钟,命令行参数为ARGS。

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import numpy as np # 定义参数 n_lags = 31 # 滞后阶数 n_vars = 6 # 变量数量 alpha = 0.05 # 置信水平 # 准备数据 data = np.array([820.95715,819.17877,801.60077,30,26164.9,11351.8], [265.5425,259.05476,257.48619,11.4,12525,4296.5], [696.9681,685.54114,663.32014,47.5,23790.484,8344.8], [4556.1091,440.58995,433.21995,24.6,12931.388,5575.4], [360.08693,353.75386,351.59186,26.9,11944.322,4523], [938.55919,922.25468,894.26468,35.3,27177.893,8287.4], [490.47837,477.35237,385.17474,24.5,14172.1,6650.4], [553.15463,452.35042,425.92277,32.9,16490.17,7795], [740.35759,721.68259,721.68259,15.5,26117.755,7511.7], [1581.99576,1579.50357,1571.23257,65.4,59386.7,15347.2], [1360.91636,1360.20825,1358.11425,66.4,57160.533,8080], [564.06146,560.91611,559.08711,35.2,22361.86,6165.4], [732.17283,727.25063,725.93863,29.7,22177.389,4393.2], [424.12777,424.10579,411.19979,21.6,14691.359,4695.6], [1439.38133,1437.85585,1436.67585,77.3,50123.672,15479], [961.92496,935.21589,931.28189,45.7,28073.9,11273.3], [881.92808,868.65804,832.44504,46.1,27409.15,11224.4], [713.32299,710.75882,707.42682,35.8,24887.111,5164.2], [2657.28891,2599.20299,2515.67859,92,94207.179,19066.4], [420.95033,418.22931,416.80631,25.6,13309.9,7020], [193.92636,193.84936,193.83836,10.9,6133,6139.5], [499.81565,493.73678,485.2468,20.9,13555.897,3412], [951.93942,939.58126,930.049,45.6,27245.608,7752.5], [309.88498,297.05055,295.69055,22.6,11929.038,3903.2], [411.87141,406.63838,389.29638,27.8,12197.085,3834.1], [45.53226,39.24379,55.34631667,7.5,1872.333333,564.3], [532.67282,524.78031,520.89851,24,18041.642,3902], [269.00374,266.96222,211.14422,20.3,7163.069,3515.4], [91.95276,88.77094,85.74583,7.7,1962.8,645.8], [120.60234,116.39872,113.85872,9.8,4227.003,1706.2], [362.98862,350.36495,318.70232,23.7,11615.383,5752.1]) # 计算VAR模型的系数 X = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_lags * n_vars)) y = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_vars)) for i in range(n_lags, data.shape[0]): X[i-n_lags, :] = data[i-n_lags:i, :].reshape(1, -1) y[i-n_lags, :] = data[i, :] coefficients = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y # 计算残差 residuals = y - X @ coefficients # 计算PVAR模型的紧贴矩阵 T = residuals[n_lags:, :] @ residuals[:-n_lags, :].T / (data.shape[0] - n_lags) # 计算PVAR模型的系数 u, s, vh = np.linalg.svd(T) S_inv = np.diag(np.sqrt(s[:n_vars])) @ np.linalg.inv(vh[:n_vars, :]) A = S_inv @ u[:, :n_vars].T @ residuals[n_lags:, :].T # 计算置信区间 t_value = np.abs(np.tinv(alpha/2, data.shape[0]-n_lags-n_vars)) se = np.sqrt((1/(data.shape[0]-n_lags-n_vars)) * (np.sum(residuals[n_lags:, :]**2) / (data.shape[0]-n_lags-n_vars-1))) conf_int = t_value * se print("PVAR模型的系数:\n", A) print("置信区间:[{:.4f}, {:.4f}]".format(A.mean() - conf_int, A.mean() + conf_int))这段代码有什么错误

{"code":200,"deviceid":"230417100002","data":[{"channelid":1,"devname":"温度","devvalue":"35.3","devunit":"℃","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":2,"devname":"湿度","devvalue":"46.6","devunit":"%RH","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":3,"devname":"光照度","devvalue":"8960","devunit":"Lux","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":4,"devname":"二氧化碳","devvalue":"457","devunit":"ppm","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":5,"devname":"土壤温度","devvalue":"40.1","devunit":"℃","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":6,"devname":"土壤湿度","devvalue":"25.1","devunit":"%","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":7,"devname":"土壤电导率","devvalue":"200","devunit":"μS/cm","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":8,"devname":"土壤pH值","devvalue":"6.8","devunit":"pH","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":9,"devname":"土壤氮含量","devvalue":"15","devunit":"mg/Kg","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":10,"devname":"土壤磷含量","devvalue":"21","devunit":"mg/Kg","devtime":"2023-06-02 16:18:54"},{"channelid":11,"devname":"土壤钾含量","devvalue":"53","devunit":"mg/Kg","devtime":"2023-06-02 16:18:54"}]} 转换为下面类 public class ResultEntity { private Integer code; private String deviceid; private List<DataEntity> data; // getters and setters } public class DataEntity { private Integer channelid; private String devname; private String devvalue; private String devunit; private String devtime; // getters and setters }

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小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。