axis-1_4 怎么用

axis-1_4 是一个可以用于处理多维数组的 Python 库，它提供了许多数学函数和工具来操作数组。要使用 axis-1_4 库，首先需要安装它，可以使用 pip 工具来进行安装，命令如下：

pip install axis-1_4

安装完成后，就可以在 Python 程序中使用 axis-1_4 库了。可以先导入 axis-1_4 库：

import axis-1_4

接下来就可以使用 axis-1_4 提供的功能来处理多维数组了，比如数组的创建、运算、切片等操作。例如，可以通过 axis-1_4 提供的函数来创建一个二维数组：

array = axis-1_4.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

然后可以对数组进行一些运算操作，比如求和、均值等：

sum_array = axis-1_4.sum(array)
mean_array = axis-1_4.mean(array)

此外，axis-1_4 还提供了一些函数来对数组进行切片、索引等操作，可以灵活地操作并处理多维数组。总之，使用 axis-1_4 库可以很方便地进行多维数组的处理和运算，为数据分析和科学计算提供了很大的便利。

相关问题

分析一下以下代码：#define ABS(a) (0 - (a)) > 0 ? (-(a)) : (a) #define DYNAMIC_PRECISION 30 /*动态精度*/ /*一个线性移位寄存器，用于过滤高频噪声*/ typedef struct slid_reg{ axis_info_t new_sample; axis_info_t old_sample; }slid_reg_t; static char slid_update(slid_reg_t *slid, axis_info_t *cur_sample) { char res = 0; if (ABS((cur_sample->x - slid->new_sample.x)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.x = slid->new_sample.x; slid->new_sample.x = cur_sample->x; res = 1; } else { slid->old_sample.x = slid->new_sample.x; } if (ABS((cur_sample->y - slid->new_sample.y)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.y = slid->new_sample.y; slid->new_sample.y = cur_sample->y; res = 1; } else { slid->old_sample.y = slid->new_sample.y; } if (ABS((cur_sample->z - slid->new_sample.z)) > DYNAMIC_PRECISION) { slid->old_sample.z = slid->new_sample.z; slid->new_sample.z = cur_sample->z; res = 1; } else { slid->old_sample.z = slid->new_sample.z; } return res; }

这段代码定义了一个宏 ABS(a) 和一个结构体 slid_reg_t，以及一个用于更新线性移位寄存器的函数 slid_update。下面对代码进行详细解析：

1. 宏定义

#define ABS(a) (0 - (a)) > 0 ? (-(a)) : (a)

该宏定义了一个对传入的参数取绝对值的操作，如果传入的参数 a 小于 0，则取其相反数作为返回值。

2. 静态常量

#define DYNAMIC_PRECISION 30

该宏定义了一个静态常量 DYNAMIC_PRECISION，其初始值为 30，用于过滤高频噪声。

3. 结构体定义

typedef struct slid_reg{
axis_info_t new_sample;
axis_info_t old_sample;
}slid_reg_t;

该结构体定义了一个线性移位寄存器 slid_reg_t，其中包含两个 axis_info_t 类型的变量 new_sample 和 old_sample，用于存储当前样本和旧样本的信息。

4. 函数定义

static char slid_update(slid_reg_t *slid, axis_info_t *cur_sample) {
char res = 0;
if (ABS((cur_sample->x - slid->new_sample.x)) > DYNAMIC_PRECISION) {
slid->old_sample.x = slid->new_sample.x;
slid->new_sample.x = cur_sample->x;
res = 1;
} else {
slid->old_sample.x = slid->new_sample.x;
}
if (ABS((cur_sample->y - slid->new_sample.y)) > DYNAMIC_PRECISION) {
slid->old_sample.y = slid->new_sample.y;
slid->new_sample.y = cur_sample->y;
res = 1;
} else {
slid->old_sample.y = slid->new_sample.y;
}
if (ABS((cur_sample->z - slid->new_sample.z)) > DYNAMIC_PRECISION) {
slid->old_sample.z = slid->new_sample.z;
slid->new_sample.z = cur_sample->z;
res = 1;
} else {
slid->old_sample.z = slid->new_sample.z;
}
return res;
}

该函数用于更新线性移位寄存器 slid 中的样本信息。首先定义了一个 char 类型的变量 res，并初始化为 0，用于记录是否更新了样本信息。然后分别对 x、y、z 三个轴上的样本信息进行判断，如果当前样本与新样本之间的差值大于 DYNAMIC_PRECISION，则将旧样本更新为新样本，将新样本更新为当前样本，并将 res 设为 1；否则只更新旧样本。最后返回 res。

我有8个自变量X，优化这段代码的归一化处理部分为8个X。import numpy as np def gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a)) # 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9]) gray_relation_analysis(X, Y)

_total);
printf("排序成功！\n");
}

int main() {
int choice;
while (1) {
show_menu优化后的代码如下：

import numpy as np

def gray_relation_analysis(X, Y):
# 将X、Y序列进行归一化处理
X0 = np.array([np.min(X, axis=0), np.max(X, axis=0)])
();
scanf("%d", &choice);
switch (choice) {
case 0:
printf("谢谢使用！\ X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0])
Y1 = (Y - np.min(Y, axis=0)) / (np.max(Y, axis=0) - np.min(Y, axis=0n");
return 0;
case 1:
input_worker();
break;
case 2:
add_worker();
))

# 求出X1、Y1的均值
x_mean, y_mean = np.mean(X1, axis= break;
case 3:
delete_worker();
break;
case 4:
modify_worker();
break;
0), np.mean(Y1, axis=0)

# 计算灰色关联度
k = len(X1)
case 5:
browse_workers();
break;
case 6:
query_worker_by_id();
break;
case delta_x, delta_y = np.abs(X1 - x_mean), np.abs(Y1 - y_mean)

# 求出最大值和最小值
delta_x_max, delta_x_min = np.max(delta_x, axis=0), np.min(delta_x7:
sort_workers_by_total();
break;
default:
printf("无效选项！\n");
break;
, axis=0)
delta_y_max, delta_y_min = np.max(delta_y, axis=0), np.min(delta_y, axis=0)

# 计算关联度
r = 0.5
a = r * (delta_x_max }
}
return 0;
}

在这个程序中，我们使用结构体 `worker` 来存储 - delta_x) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y)每个职工的信息，使用数组 `workers` 来存储所有职工的信息。程序通过菜单选项来实 / (delta_y_max - delta_y_min)
    print("元素的关联度为：")
    for i in range(k):
        print("第%d个元素的关联度为：" % (i+1))
        print(a[i])

# 测试
X现各种职工工资管理的功能，包括录入职工信息、添加新的记录、删除指定编号的 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 记录、修改指定编号的记录、浏览职工信息、按编号查询职工信息和按工资总额排序。