np.empty_like使用

时间: 2024-11-16 20:20:18 浏览: 9
PDF

python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

star5星 · 资源好评率100%
`np.empty_like()` 是NumPy库中的一个函数，它用于创建一个新的数组，其形状、大小和数据类型都与给定数组相同，但是填充的是随机的未初始化的数据。这个函数常用于需要相同形状的新数组，但不需要预先填充特定值的情况。 基本语法如下： ```python new_array = np.empty_like(original_array) ``` 这里的 `original_array` 是你要复制其形状和类型的数组。新创建的 `new_array` 将不会有任何已知的值，适合于需要动态生成空数组并后续自定义赋值的情况。 例如，假设我们有一个二维数组 `matrix`： ```python matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) empty_matrix = np.empty_like(matrix) ``` `empty_matrix` 就是一个和 `matrix` 一样大小和类型的零填充矩阵，即： ```python print(empty_matrix) # 输出可能是类似这样的随机值：[[9.58693731e+00 4.43449660e-32] # [4.86781511e-32 3.98255965e+00]] ```
阅读全文

相关推荐

pdf

python中np是做什么的

- np.empty() 和 np.empty_like(): 创建未初始化的数组，仅分配内存，不填充任何值。 - np.eye() 和 np.identity(): 创建单位矩阵，对角线上的元素为1。 例如，创建一个3行4列的随机浮点数数组： ...
doc

Python之路numpy用法.doc

例如，a = np.array([[1., 2., 3.],[4.,5., 6.]])，np.empty_like(a) 返回一个与 a 相同形状和类型的空数组。 3. eye(N[, M, k, dtype]) eye 函数返回一个对角线元素为 1，其他元素为 0 的二维数组。参数 N ...

np.empty_like函数

np.empty_like 函数是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个与给定数组具有相同形状和数据类型的空数组。 使用方法如下： python np.empty_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True) 参数说明： - ...

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like...

rainPredictPlot = np.empty_like(data) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict testPredictPlot = np.empty_like(data) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict data3 = data[10000:10565] plt.plot(scaler.inverse_transform(data)) trainPredictPlot1 = trainPredictPlot[10000:10565] testPredictPlot1 = testPredictPlot[10000:10565] plt.plot(trainPredictPlot, color='green') plt.plot(testPredictPlot, color='red') plt.legend(['true', 'xpred', 'cpred']) plt.show()

这段代码是用于绘制一个预测结果图，其中trainPredictPlot和testPredictPlot是两个预测结果数组，分别代表训练集和测试集的预测结果。这两个数组的长度都是等于原始数据的长度，但是在未预测的部分都被赋值为了nan，...

# 画出均方误差图 testPredictPlot = np.empty_like(data) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(data)-len(testPredict):len(data), :] = testPredict plt.plot(scaler.inverse_transform(data)) plt.plot(testPredictPlot) plt.show()这里如何绘制图像

这里使用了 NumPy 的 np.mean() 函数计算均方误差，并用 np.square() 函数求平方。然后创建了一个与 testPredictPlot 形状相同的数组 mse_line，并用 np.full_like() 函数将其中所有元素设为均方误差。...

绘制训练集真实值和预测值 trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值 testPredictPlot = np.empty_like(data.values) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(testPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show()改写这段代码，使得训练集和测试集的曲线分别绘制在两张图上

trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values...

# 绘制训练集真实值和预测值 trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值 testPredictPlot = np.empty_like(data.values) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(testPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show()改写这段代码，使得训练集和测试集被分别绘制在两张图上

trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values...

from PIL import Image import numpy as np import turtle # 加载图像 img = Image.open("image.png") width, height = img.size # 图像分割，获取人物像素数据 data = np.array(img.convert("RGBA")) alpha = data[:, :, 3] mask = alpha > 0 person = np.zeros_like(data) person[mask] = data[mask] # 获取人物像素的矩形区域 non_empty_columns = np.where(person.max(axis=0) > 0)[0] non_empty_rows = np.where(person.max(axis=1) > 0)[0] xmin, xmax = non_empty_columns.min(), non_empty_columns.max() ymin, ymax = non_empty_rows.min(), non_empty_rows.max() # 初始化turtle turtle.setup(xmax - xmin + 50, ymax - ymin + 50) turtle.speed(3) turtle.hideturtle() turtle.penup() # 遍历人物像素并转换为turtle指令 for y in range(ymin, ymax+1): for x in range(xmin, xmax+1): if mask[y, x]: turtle.goto(x - width // 2 - xmin, ymax - y + 25) turtle.pendown() else: turtle.penup() # 显示turtle turtle.done()加快绘画速度，跳过空白区域

这段代码似乎是Python语言实现的，使用了PIL库、numpy库和turtle库，目的是将一张PNG格式的图像中的人物像素转换为turtle指令，并使用turtle绘制出人物的轮廓。 为了加快绘画速度和跳过空白区域，代码使用了以下...

def block_SVD(M, blk_size): row_block = M.shape[0] // blk_size[0] col_block = M.shape[1] // blk_size[1] U = np.empty((row_block, col_block), dtype=object) S = np.empty((row_block, col_block), dtype=object) V = np.empty((row_block, col_block), dtype=object) M = M[:M.shape[0] - M.shape[0] % blk_size[0], :M.shape[1] - M.shape[1] % blk_size[1]] rows = [] for i in range(0, M.shape[0], blk_size[0]): cols = [] for j in range(0, M.shape[1], blk_size[1]): max_ndx = (min(i + blk_size[0], M.shape[0]), min(j + blk_size[1], M.shape[1])) u, s, v = np.linalg.svd(M[i:max_ndx[0], j:max_ndx[1]]) U[i // blk_size[0], j // blk_size[1]] = u S[i // blk_size[0], j // blk_size[1]] = s V[i // blk_size[0], j // blk_size[1]] = v return U, S, V def block_ISVD(U, S, V, blk_size): row_U, col_U = U.shape U = U.flatten() S = S.flatten() V = V.flatten() im_tmp = np.empty_like(U) im_wm = np.empty((row_U*blk_size[0],col_U*blk_size[1])) for i in range(U.size): tmp = np.matmul(U[i],np.diag(S[i])) im_tmp[i] = np.matmul(tmp,V[i]) im_tmp = im_tmp.reshape(row_U, col_U) for i in range(row_U): for j in range(col_U): im_wm[i*blk_size[0]:(i+1)*blk_size[0], j*blk_size[1]:(j+1)*blk_size[1]] = im_tmp[i,j] return im_wm 这段代码什么意思

这段代码实现了基于块的 SVD（奇异值分解）和逆 SVD 操作。具体地，它分为两个函数： 1. block_SVD(M, blk_size)：输入一个矩阵 M 和一个块大小 blk_size，输出 M 的基于块的 SVD 分解结果，包括 U、S、V 三个矩阵...

def mean_filter(img, ksize): # 获取输入图像的通道数和数据类型 dtype = img.dtype # 创建输出图像 dst = np.empty_like(img) # 计算滤波器的大小和半径 ksize = np.asarray(ksize) krows, kcols = ksize krows2, kcols2 = (krows // 2), (kcols // 2) # 对每个像素进行滤波操作 for y in range(dst.shape[0]): for x in range(dst.shape[1]): # 计算滤波器在当前位置的卷积值 s = 0 for ky in range(krows): for kx in range(kcols): ix = x + kx - kcols2 iy = y + ky - krows2 if 0 <= iy < img.shape[0] and 0 <= ix < img.shape[1]: s += img[iy, ix] # 计算平均值并赋值给输出图像 dst[y, x] = np.round(s / (krows * kcols)).astype(dtype) # 返回输出图像 return dst 优化这个函数

dst = np.empty_like(img) # 计算滤波器的大小和半径 ksize = np.asarray(ksize) krows, kcols = ksize krows2, kcols2 = (krows // 2), (kcols // 2) # 对每个像素进行滤波操作 padded_img = cv2....

def SVD_embed(im, wm, strength, blk_size): U, S, V = block_SVD(im, blk_size) S_new = embed(S, wm, strength) im_wm = block_ISVD(U, S_new, V, blk_size) return im_wm def SVD_extract(im_wm, im, strength, block_size): _, S, _ = block_SVD(im, block_size) _, S_wm, _ = block_SVD(im_wm, block_size) tmp = S_wm - S wm_ex = np.empty_like(tmp, dtype=int) for i in range(tmp.shape[0]): for j in range(tmp.shape[1]): wm_ex[i, j] = np.sum(tmp[i, j]) wm_ex = wm_ex / block_size[0] / strength return wm_ex def embed(S, wm, strength): wm = wm.flatten() row, col = S.shape S = S.flatten() for i in range(S.size): S[i] = S[i] + strength * wm[i] S = S.reshape(row, col) return S这段代码什么意思

这段代码实现了基于SVD的数字水印嵌入和提取算法。具体来说，它包括以下两个函数： - SVD_embed(im, wm, strength, blk_size): 该函数输入原始图像im，数字水印wm，嵌入强度strength和块大小blk_size，输出嵌入数字...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def forward(x): return x * w + b def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) b_list = [] w_list = [] mse_list = [] for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1): loss_sum = 0 for b in np.arange(-2, 2, 0.1): print(f"w={w}, b={b}") for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) loss_sum = loss_sum + loss_val print('/t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val) print('mse=', loss_sum/3) w_list.append(w) b_list.append(b) mse_list.append(loss_sum/3) ax.plot_surface(w_list, b_list, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss")哪里错了怎么改

mse_list = np.empty_like(W) for i, w in enumerate(w_list): for j, b in enumerate(b_list): loss_sum = 0 for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val, w, b) loss_val =...

FutureWarning: The input object of type 'Tensor' is an array-like implementing one of the corresponding protocols (__array__, __array_interface__ or __array_struct__); but not a sequence (or 0-D). In the future, this object will be coerced as if it was first converted using np.array(obj). To retain the old behaviour, you have to either modify the type 'Tensor', or assign to an empty array created with np.empty(correct_shape, dtype=object). batch = np.array(batch)

batch = np.empty(correct_shape, dtype=object) 在这里，correct_shape 是你想要创建的空数组的形状，可以根据需要进行修改。使用这种方法，你就可以避免出现警告，并且保留旧的行为。但是，这种方法并不...

from PIL import Image import numpy as np import turtle # 加载图像 img = Image.open("image.png") width, height = img.size # 图像分割，获取人物像素数据 data = np.array(img.convert("RGBA")) alpha = data[:, :, 3] mask = alpha > 0 person = np.zeros_like(data) person[mask] = data[mask] # 初始化turtle turtle.setup(width + 50, height + 50) turtle.speed(0) turtle.hideturtle() turtle.penup() # 遍历人物像素并转换为turtle指令 for y in range(height): for x in range(width): if mask[y, x]: r, g, b, a = person[y, x, :] turtle.goto(x - width // 2, height // 2 - y) turtle.pencolor((r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)) turtle.dot() # 显示turtle turtle.done()跳过空白部分减少绘画工作量

person = np.zeros_like(data) person[mask] = data[mask] # 获取人物像素的矩形区域 non_empty_columns = np.where(person.max(axis=0) > 0)[0] non_empty_rows = np.where(person.max(axis=1) > 0)[0] xmin, xmax...
-

numpy.distutils.misc_util的性能优化：提升构建速度和效率的6大策略

!...# 1. numpy.distutils.misc_util简介 ## 1.1 numpy.distutils.misc_util概述 numpy.distutils.misc_util是NumPy库的一个辅助模块，主要用于构建和分发科学计算软件。这个模块提供了一系列工具和函数，帮助开发者...

使用 empty()方法创建一个两行三列的二维数组，要求数据类型为整形，同时使用 empty_like()方法创建一个与用 empty()方法创建的数组一致维度的数组，输出该数组的维度。

print("Array_empty_like dimensions:", array_empty_like.shape) 当你运行这段代码，你会得到两个空的2x3矩阵，并看到它们的维度。由于一开始数组就是空的，所以empty()和empty_like()创建的数组都是空的...

以下代码有什么问题np.random.seed(100) arr = np.random.randint(-1,2,20) lst_str=arr.copy() lst_str[lst_str==-1]='bad' lst_str[lst_str==0]='neutral' lst_str[lst_str==1]='good'

在上述代码中，我们使用 empty_like() 方法创建一个与 arr 大小相同、类型为字符串类型的数组 lst_str，然后使用逻辑索引将 lst_str 中的元素替换为字符串类型。最后，输出替换后的数组 lst_str。

能不能帮我手写一个python函数np.histogram

a : array_like Input data. The histogram is computed over the flattened array. bins : int or sequence of scalars or str, optional If bins is an int, it defines the number of equal-width bins in ...

最新推荐

recommend-type

numpy库函数使用说明

- `np.empty(N)`, `np.empty(N, dtype)`, `np.empty(ndarray)` 创建未初始化的数组，即数组中的元素值不确定。 - `np.eye(N)` 和 `np.identity(N)` 生成单位矩阵，对角线上元素为1，其余为0。 - `np.arange(num)`、`...
recommend-type

若依管理存在任何文件读取漏洞检测系统，渗透测试.zip

若依管理存在任何文件读取漏洞检测系统，渗透测试若一管理系统发生任意文件读取若依管理系统存在任何文件读取免责声明使用本程序请自觉遵守当地法律法规，出现一切后果均与作者无关。本工具旨在帮助企业快速定位漏洞修复漏洞，仅限安全授权测试使用！严格遵守《中华人民共和国网络安全法》，禁止未授权非法攻击站点！由于作者用户欺骗造成的一切后果与关联。毒品用于非法一切用途，非法使用造成的后果由自己承担，与作者无关。食用方法python3 若依管理系统存在任意文件读取.py -u http://xx.xx.xx.xxpython3 若依管理系统存在任意文件读取.py -f url.txt
recommend-type

【java毕业设计】学生社团管理系统源码（完整前后端+说明文档+LW）.zip

学生社团的管理系统，是一款功能丰富的实用性网站，网站采用了前台展示后台管理的模式进行开发设计的，系统前台包括了站内新闻展示，社团信息管理以及社团活的参与报名，在线用户注册，系统留言板等实用性功能。 网站的后台是核心，针对系统的前台的功能，学生的社团报名审核以及社团信息的发布等功能进行管理。本系统可以综合成为4个用户权限，普通注册用户，社团团员用户，社团长以及系统管理员。系统管理员主要负责网站的整体信息管理，普通用户可以进行社团活动的浏览以及申社团的加入，社团团员是普通注册用户审核成功后的一个用户权限。经过管理员审核同意，社团团员可以升级成为社团的团长，系统权限划分是本系统的核心功能。 环境说明： 开发语言：Java，jsp JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea 部署容器：tomcat
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