for i in range(0, 1200,10): matrix[0][i][1] = True

时间: 2024-01-01 09:04:54 浏览: 99
这段代码的作用是什么? 这段代码将一个三维矩阵(matrix)中第一维为0,第二维每隔10个下标一个元素的所有第三维元素置为True。 具体来说,对于第一维下标为0的所有元素,对应第二维的每隔10个下标一个元素的所有第三维元素都会被置为True。也就是说,这段代码会让矩阵中所有满足条件的元素的第三维下标为1的元素都变为True。
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def solve_sudoku(matrix): if is_complete(matrix): return matrix row, col = find_empty_location(matrix) for num in range(1, 5): if is_valid(matrix, row, col, num): matrix[row][col] = num if solve_sudoku(matrix): return matrix matrix[row][col] = '*' return None def is_complete(matrix): for i in range(4): for j in range(4): if matrix[i][j] == '*': return False return True def find_empty_location(matrix): for i in range(4): for j in range(4): if matrix[i][j] == '*': return (i, j) return None def is_valid(matrix, row, col, num): # check row for j in range(4): if matrix[row][j] == str(num): return False # check col for i in range(4): if matrix[i][col] == str(num): return False # check 2x2 square square_row = (row // 2) * 2 square_col = (col // 2) * 2 for i in range(square_row, square_row + 2): for j in range(square_col, square_col + 2): if matrix[i][j] == str(num): return False return True解释该段代码

这段代码是使用回溯算法解决数独问题的实现代码。具体来说,它包括以下三个函数: 1. `solve_sudoku(matrix)`:用于解决数独问题。接受一个矩阵(二维列表)作为输入,返回一个解决了数独问题的矩阵。其实现过程如下: - 如果当前矩阵已经填满,返回该矩阵。 - 否则,找到一个空格子,并尝试在该位置填入数字 1 到 4 中的一个。如果某个数字在当前位置合法,则在该位置填入该数字,并递归调用 `solve_sudoku` 继续填下一个空格子。 - 如果递归调用 `solve_sudoku` 返回了一个矩阵,则说明已经找到了解决方案,直接返回该矩阵。 - 否则,说明当前位置填入任何数字都无法得到解决方案,回溯到上一个空格子,并将该位置重新标记为未填。 2. `is_complete(matrix)`:用于检查矩阵是否已经填满。接受一个矩阵作为输入,返回一个布尔值。 3. `find_empty_location(matrix)`:用于找到一个空格子。接受一个矩阵作为输入,返回一个元组,表示该空格子的行和列。 4. `is_valid(matrix, row, col, num)`:用于检查某个数字在当前位置是否合法。接受一个矩阵 `matrix`、一个行号 `row`、一个列号 `col`、以及一个数字 `num` 作为输入,返回一个布尔值。 其中,`solve_sudoku` 和 `is_valid` 是比较关键的函数。`solve_sudoku` 使用了回溯算法的思想,通过不断地尝试填入数字来寻找解决方案,如果尝试到一个位置填入任何数字都无法得到解决方案,则回溯到上一个空格子。`is_valid` 用于检查某个数字在当前位置是否合法,它需要分别检查当前位置所在的行、列和 2x2 的小方格是否已经存在相同的数字,如果存在,则该数字在当前位置不合法。

def Move_down(): global score global is_add is_add=False for x in range(4): temp_list=[matrix[x][0],matrix[x][1],matrix[x][2],matrix[x][3]] while 0 in matrix[x]: matrix[x].remove(0) if len(matrix[x])>=2: for i in range(0,len(matrix[x])-1): if matrix[x][i]==matrix[x][i+1]: matrix[x][i+1]*=2 matrix[x][i]=0 is_add=Fause score+=matrix[x][i+1] while 0 in matrix[x]: matrix[x].remove(0) if temp_list!=matrix[x]: is_add=True creatnum() show_game() show_score(score)

这段代码实现了向下移动2048游戏的逻辑,但是在第13行有一个拼写错误,将`Fause`写成了`False`。应该把`Fause`改为`False`,即`is_add=False`。此外,在第21行和第23行,可以将这两个while循环合并成一个,来简化代码,例如: ``` while 0 in matrix[x]: matrix[x].remove(0) is_add=True ``` 这样可以保证在移动时,只要有一个数字发生了移动,就会调用 `creatnum()` 函数生成新的数字。另外,建议把函数中的全局变量封装成函数的参数,这样可以降低函数的耦合度,使代码更加清晰易懂。
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import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index,user_index,key为名称,value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵,对每一行进行遍历,找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码,将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

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