[gsort,ind]=sort(guanliandu,'descend')

时间: 2024-01-24 10:04:51 浏览: 54
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排序sort

这行代码使用了MATLAB中的sort函数来对矩阵"guanliandu"进行降序排序，并返回排序后的结果存储在变量"gsort"中。同时，该函数还会返回排序后元素的索引，这些索引存储在变量"ind"中。 具体地，假设"guanliandu"是一个向量或矩阵，sort函数将对其进行降序排序。排序后的结果存储在"gsort"中，而对应的原始元素在"guanliandu"中的索引存储在"ind"中。 例如，如果"guanliandu"是一个向量[5 2 9 3]，那么经过排序后的结果是[9 5 3 2]，同时对应的索引[3 1 4 2]会存储在"ind"中。
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[~,ind] = sort(a1,'descend');

例如，如果 a1 = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3]，则 [~,ind] = sort(a1,'descend') 将返回 ind = [6, 5, 3, 9, 1, 8, 7, 4, 2, 10]，其中第一个元素 6 表示 a1 中最大的元素 9 的下标为 6。 ### 回答2： 该语句...

ind <- sample(2,nrow(data),replace=T,prob=c(0.7,0.3)) data_train <- data[ind == 1,] data_test <- data[ind == 2,]

这段代码是用来将数据集分为训练集和测试集的。首先使用sample()函数随机生成一个长度为数据集行数的向量，向量中的每个元素都是1或2，且1的概率为0.7，2的概率为0.3。接着根据向量中元素为1或2来将原始数据分为...

def getPureSample(raw_data,start,end,sr=22050): ''' Takes a numpy array and spilts its using start and end args raw_data=numpy array of audio sample start=time end=time sr=sampling_rate mode=mono/stereo ''' max_ind = len(raw_data) start_ind = min(int(start * sr), max_ind) end_ind = min(int(end * sr), max_ind) return raw_data[start_ind: end_ind] 将上述python代码翻译成matlab代码

start_ind = min(floor(start * sr), max_ind); end_ind = min(floor(ending * sr), max_ind); pureSample = raw_data(start_ind:end_ind); end 请注意，这只是一个示例翻译，并假设你已经定义了一个名为...

解释下面代码def pure_pursuit_control(state, cx, cy, pind): ind = calc_target_index(state, cx, cy, pind) if pind >= ind: ind = pind if ind < len(cx): tx = cx[ind] ty = cy[ind] else: tx = cx[-1] ty = cy[-1] ind = len(cx) - 1 alpha = math.atan2(ty - state.y, tx - state.x) - state.yaw if state.v < 0: alpha = math.pi - alpha Lf = Lfc delta = math.atan2(2.0 * L * math.sin(alpha) / Lf, 1.0) return delta, ind

这段代码实现了纯追踪控制算法，...其中，calc_target_index函数用于计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引，Lf是车辆前轴到重心的距离，L是车辆轴距，delta是车辆需要转动的舵角，ind是当前车辆所跟随的路径点的索引。

if markk=='aa**': im = Image.open('C:/Users/renzi/Desktop/robot_chat_app/client/emoji/weixiao.gif') # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 chatbox.after(100, update, ind) label = chatbox.image_create(tkinter.END, label) label.pack() chatbox.after(0, update, 0)怎么让label显示在滚动的聊天框里

你可以将label添加到Text窗口中，然后使用窗口的yview_moveto()方法将滚动条移动到最下方。可以像这样修改代码： label = tkinter.Label(chatbox, image=photo) chatbox.window_create(tkinter.END, window=...

data_origin = wdata; index_list = randperm(size(wdata, 1)); ind = round(0.8*length(index_list)); train_index = index_list(1:ind); test_index = index_list(ind+1:end); train_index = sort(train_index); test_index = sort(test_index); dataTrain = wdata(train_index, :); dataTest = wdata(test_index, :); XTrain = dataTrain(:, 1:end-1)'; YTrain = dataTrain(:, end)'; XTest = dataTest(:, 1:end-1)'; YTest = dataTest(:, end)'; layers = get_lstm_net(wd);

这段代码的作用是将构造出来的新数据集 wdata 划分为训练集和测试集，并将它们分别存储在 dataTrain 和 dataTest 中。然后将训练集和测试集的输入特征和输出标签分别存储在 XTrain、YTrain、XTest 和 YTest 中。...

if markk=='aa**': im = Image.open('C:/Users/renzi/Desktop/robot_chat_app/client/emoji/weixiao.gif') # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 root.after(100, update, ind) label = tkinter.Label(root) label.pack() chatbox.image_create(tkinter.END,label) root.after(0, update, 0) 让gif在滚动聊天框里显示

frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 root.after(100, update, ind) label = tkinter.Label...

embed_ind = torch.max(score, dim=1)

This line of code finds the maximum value and corresponding index along the second ... The resulting "embed_ind" tensor contains the indices of the maximum values for each row in the "score" tensor.

ind = [ind,(1:mm)+(6*iii-6)*mm]

I'm sorry, but as an AI language model, I cannot understand the context of your code snippet. Can you please provide more information about the programming language and the purpose of this line of ...

ind = floor(p * data_m / 100);

这段代码的意思是，给定一个数据集data，和一个介于0到100之间的百分数p，通过将p乘以数据集的大小data_m并向下取整，得到一个整数ind。这个ind可以用来访问数据集中某个元素，例如data[ind]。 换言之，ind代表了...

embed_ind = torch.max(score, dim=1)[1]

The resulting index tensor "embed_ind" contains the index of the maximum value for each row of "score". This is often used in classification tasks where the predicted class is chosen as the one with ...

怎么用python改写matlab代码ind = find(D > 1/beta);

您可以使用以下代码将MATLAB代码转换为Python： ind = np.where(D > 1/beta)[0] 注意，您需要导入NumPy库才能使用np.where函数。同时，确保您已将变量D和beta替换为相应的Python变量。

解释这段代码：ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind));

最后，stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)) 表示在所有考虑的下降方向中，找到一个最大的可行步长，使得在这个步长内可以保证函数值单调递减。具体地，我们先将 SigmaNew(ind) 按照对应的下降方向的 ...

load gc1.txt %把原始数据保存在纯文本文件gj.txt中 gc1=zscore(gc1); %数据标准化 r=corrcoef(gc1); %计算相关系数矩阵 [x,y,z]=pcacov(r); f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1); x=x.*f; df=gc1*x(:,1:4) tf=df*z(1:4)/100; [stf,ind]=sort(tf,'descend') load gc2.txt %把原始数据保存在纯文本文件gj.txt中 gc2=zscore(gc2); %数据标准化 r=corrcoef(gc2); %计算相关系数矩阵 [x,y,z]=pcacov(r); f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1); x=x.*f; df=gc2*x(:,1:4) tf=df*z(1:4)/100; [stf,ind]=sort(tf,'descend') 如何把原始数据保存在纯文本文件gj.tx中？

要将原始数据保存在纯文本文件中，可以使用以下方法： matlab data = % 原始数据 filename = 'gj.txt'; % 文件名 % 将数据保存到文件 dlmwrite(filename, data, 'delimiter', '\t'); ...上述代码中，将原始数据...

sum_ind = [] for a in range(0,num_sample):

这段代码是定义了一个空列表 sum_ind，接下来会通过 for 循环来向其中添加元素。 for 循环中的 range(0,num_sample) 表示循环次数为 num_sample 次，每次循环中 a 的取值为 0 到 num_sample-1。 因此，接下来的...

matlab中ptemp = matlabpath; ind = strfind(ptemp,';'); filepath = ptemp(ind(end)+1:end);什么意思

这段代码的意思是获取当前 Matlab 环境中最后一个路径的字符串。具体来说，它首先获取 Matlab 的路径，然后在路径中查找分号，找到最后一个分号的位置，然后将该位置之后的字符串作为 filepath 变量的值。

怎么用python改写matlab代码ind = find(D > 1/beta); D = diag(D(ind) - 1/beta);

可以使用numpy库中的函数实现： import numpy as np ind = np.where(D > 1/beta)[0] D = np.diag(D[ind] - 1/beta)

fviz_pca_biplot(iris.pca, + col.var="black", #设置特征颜色为红色 + label = "var", #只标注变量，不标注样本 + palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),#三个组设置三种颜色 + addEllipses = TRUE, #添加边界线，默认为椭圆 + mean.point=F,#去除分组的中心点 + geom.ind = "point", + title = "", + col.ind = iris$Group, #根据样本类型来着色 + #fill.ind = iris$NAME, + shape = iris$Treatment, + fill = iris$NAME, + )+ + theme_classic()+ + ggtitle("") + #设置标题 + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) #设置标题位置居中 Error in fviz_pca_biplot(iris.pca, col.var = "black", label = "var", palette = c("#00AFBB", : argument 11 matches multiple formal arguments

col.ind = iris$Group, # 根据样本类型来着色 #fill.ind = iris$NAME, shape = iris$Treatment, # 根据 Treatment 列来设置点的形状 fill = iris$NAME, # 根据 NAME 列来设置点的颜色填充 ) + theme_classic...

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