使用把以下数据中的w修改成[10,15,11,12,15,18],s=[1,1,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6]; t=[2,3,4,5,3,6,5,7,5,6,6,7,7]; w=[35,24,10,25,25,20,15,11,12,30,15,25,18]; names={'1','2','3','4','5','6','7'}; G=graph(s,t,w,names); p=plot(G,"EdgeLabel",G.Edges.Weight); % 求解最小生成树 T=minspantree(G,"Method","sparse"); % sparse代表的是Kruskal算法 % dense代表的是Prim算法 % sparse:Kruskal算法 % 算法按权重对所有的边排序,然后将不构成循环的边添加到树中 p=plot(G,"EdgeLabel",G.Edges.Weight); highlight(p,T,"NodeColor","red","EdgeColor","red"); % 将最小生成树的边设置为红色!,展示整段代码
时间: 2023-08-18 18:10:36 浏览: 62
好的,以下是将数据中的 w 修改为 [10, 15, 11, 12, 15, 18],并使用 Kruskal 算法求解最小生成树的完整代码:
```matlab
s = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6];
t = [2, 3, 4, 5, 3, 6, 5, 7, 5, 6, 6, 7, 7];
w = [10, 15, 11, 12, 15, 18];
names = {'1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'};
G = graph(s, t, w, names);
p = plot(G, "EdgeLabel", G.Edges.Weight);
T = minspantree(G, "Method", "sparse");
p = plot(G, "EdgeLabel", G.Edges.Weight);
highlight(p, T, "NodeColor", "red", "EdgeColor", "red");
```
其中,第一部分创建了 s、t、w 和 names 四个变量,用于存储边的起点、终点、权重以及节点名称。第二部分使用这些变量创建了一个图 G,并绘制出图形。第三部分使用 Kruskal 算法求解了最小生成树 T,并将最小生成树的边设置为红色。最后,你可以在 MATLAB 中运行这段代码,看到最小生成树的图形。
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使用把以下数据中的w修改成[10,15,11,12,15,18],s=[1,1,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6]; t=[2,3,4,5,3,6,5,7,5,6,6,7,7]; w=[35,24,10,25,25,20,15,11,12,30,15,25,18]; names={'1','2','3','4','5','6','7'}; G=graph(s,t,w,names); p=plot(G,"EdgeLabel",G.Edges.Weight); % 求解最小生成树 T=minspantree(G,"Method","sparse"); % sparse代表的是Kruskal算法 % dense代表的是Prim算法 % sparse:Kruskal算法 % 算法按权重对所有的边排序,然后将不构成循环的边添加到树中 p=plot(G,"EdgeLabel",G.Edges.Weight); highlight(p,T,"NodeColor","red","EdgeColor","red"); % 将最小生成树的边设置为红色!
好的,你的问题是如何使用 MATLAB 将数据中的 w 修改,并求解最小生成树。
首先,你可以将 w 修改为 [10, 15, 11, 12, 15, 18],代码如下:
```matlab
w = [10, 15, 11, 12, 15, 18];
```
然后,你可以根据修改后的数据重新创建图 G,并绘制出图形:
```matlab
names = {'1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'};
G = graph(s, t, w, names);
p = plot(G, 'EdgeLabel', G.Edges.Weight);
```
接下来,你可以使用 Kruskal 算法求解最小生成树,并将最小生成树的边设置为红色:
```matlab
T = minspantree(G, 'Method', 'sparse');
p = plot(G, 'EdgeLabel', G.Edges.Weight);
highlight(p, T, 'NodeColor', 'red', 'EdgeColor', 'red');
```
这样,你就成功地将数据中的 w 修改,并求解了最小生成树。
python删除df中E到Z列数据并修改D列数据为1
可以使用 pandas 库中的 drop 和 loc 方法来实现:
```python
import pandas as pd
# 假设 df 是你的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6], 'D': [7, 8], 'E': [9, 10], 'F': [11, 12], 'G': [13, 14], 'H': [15, 16], 'I': [17, 18], 'J': [19, 20], 'K': [21, 22], 'L': [23, 24], 'M': [25, 26], 'N': [27, 28], 'O': [29, 30], 'P': [31, 32], 'Q': [33, 34], 'R': [35, 36], 'S': [37, 38], 'T': [39, 40], 'U': [41, 42], 'V': [43, 44], 'W': [45, 46], 'X': [47, 48], 'Y': [49, 50], 'Z': [51, 52]})
# 删除 E 到 Z 列数据
df = df.drop(df.iloc[:, 4:26], axis=1)
# 修改 D 列数据为 1
df.loc[:, 'D'] = 1
print(df)
```
输出结果:
```
A B C D
0 1 3 5 1
1 2 4 6 1
```
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