查找一个将double类型数据转为int类型数据的代码示例

可以使用强制类型转换将double类型数据转为int类型数据，示例代码如下：

double d = 3.14;
int i = (int)d; // 将d强制转换为int类型
printf("%d", i); // 输出3

相关问题

把刚才发给你的代码转为c代码

抱歉，由于您提供的代码已经是Python（NumPy和SciPy库）语法，将其直接转换为C语言代码可能需要较多工作，并且涉及到很多细节。C语言与Python在语法和库支持上有显著差异。但我可以提供一个简化的版本，以便你能理解C语言如何实现类似的功能。请注意，完整的C语言版本会包含更多的低级内存管理和类型声明。

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <complex.h>
#include <fftw3.h>

// 类似于numpy的数组处理
typedef struct {
    float real;
    float imag;
} Complex;

void czt(float *data, Complex *filter, int data_len, Complex *output, double Ts, double D, double F0) {
    int N = 50;
    int mem_size = N;
    Complex *mem1 = malloc(mem_size * sizeof(Complex));
    Complex *mem2 = malloc((data_len - N) * sizeof(Complex));

    // 数据处理部分
    for (int frame_indx = 0; frame_indx < data_len; ++frame_indx) {
        float seg_real = data[frame_indx];
        Complex seg = {seg_real, 0}; // 无实部的假设
        ... // (类似Python中的处理)

        // CWT部分
        ... // 使用类似于fftw3库的CWT函数
    }

    fftw_complex *bio = mem1 + mem2; // 合并两个缓冲区
    bio[frame_indx - N] = ...; // 去噪处理

    // 参数和CWT应用
    double W = exp(-1.j * 2 * M_PI * D * Ts);
    double A = exp(-1.j * 2 * M_PI * F0 * Ts);

    fftw_plan plan = fftw_plan_dft_r2c_1d(data_len, bio, output, FFTW_ESTIMATE);
    fftw_execute(plan); // 使用FFTW库进行CWT
    fftw_destroy_plan(plan);

    free(mem1);
    free(mem2);
}

// 使用示例
int main() {
    float *data = ...; // 要分析的数据
    Complex *filter = ...; // 筛波响应
    int data_len = ...;
    Complex *output = malloc(data_len * sizeof(Complex)); // 输出结果
    double Ts = 50e-3;
    double D = 0.01;
    double F0 = 0.0;

    czt(data, filter, data_len, output, Ts, D, F0);

    // 输出或进一步处理结果
    ...

    free(output);
    return 0;
}

这个简化版C代码展示了基本的结构，但它并未包含所有细节，比如具体的CWT算法实现（如基于离散傅立叶变换的CWT可能需要用到FFTW库），以及去噪的具体操作。为了完全实现，你需要查找适当的C语言库或手动编写CWT函数。同时，记得在实际项目中添加错误检查和适当的数据类型定义。

使用C语言编译近邻法 数据：1)UsPS手写体 2)UCI数据库中sonar数据源 3)UCI数据库中Iris数据 验证算法： 1)K近邻方法分类 2)最近邻方法分类

在C语言中实现K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对上述数据集如USPS手写体、UCI中的Sonar数据和Iris数据进行分类，你需要按照以下步骤操作：

1. **数据预处理**：
- 对数据进行加载，对于图像数据如USPS手写体，可能需要读取文件并将像素转化为数值表示。
- 对于非结构化数据（如文本描述的sonar和iris数据），可能需要进行特征提取或编码。

2. **数据存储**：
- 将数据分为训练集和测试集，通常80%用于训练，20%用于测试模型性能。
- 创建适当的数据结构（如数组或动态内存分配）来存储样本和对应的标签。

3. **K值设定**：
- KNN算法的核心是选择K个最接近的新样本的邻居来进行预测，K值的选择会影响分类结果的敏感性和稳定性。

4. **计算距离**：
- 对于每条测试数据点，计算其与所有训练数据点之间的欧氏距离或其他合适的距离度量。

5. **查找邻居**：
- 找到这K个距离最小的数据点，它们构成了决策边界。

6. **投票/平均**：
- 根据K个邻居的类别标签，进行多数投票（KNN分类）或加权平均（如如果K=1）来确定测试数据的预测类别。

7. **评估和优化**：
- 对测试集应用算法，计算准确率、召回率等指标评价模型性能。
- 可能的话，调整K值或尝试其他距离度量方法，看是否改进了性能。

// 示例部分代码片段（简化版）
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> // malloc, free

typedef struct {
    double* data;
    int label;
} DataPoint;

void load_data(char *data_path, DataPoint** dataset, int *n_samples); // 数据加载函数

double euclidean_distance(DataPoint a, DataPoint b); // 计算两点间距离

int knn_classification(DataPoint* test_data, DataPoint *train_set, int n_train, int k) {
    // ... 实现k个最近邻的查找和投票
}

int main() {
    DataPoint train_data[...], test_data; // 初始化数据和变量
    load_data("path/to/usps", &train_data, &n_train);
    load_data("path/to/test", &test_data, NULL);

    int k = 5; // 设置K值
    int predicted_label = knn_classification(&test_data, train_data, n_train, k);
    printf("Predicted label for test data: %d\n", predicted_label);

    return 0;
}