x = np.array(list(range(1, 11))).reshape(-1, 1) 什么意思详细解释一下

时间: 2023-09-02 21:07:18 浏览: 211
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基于TF的CNN图像识别代码讲解1

这行代码使用了NumPy库，定义了一个一维数组，该数组由1到10的数字构成。然后使用reshape方法将该数组转换为一个列向量（二维数组），即将原数组的行数变为1，列数变为10，该操作使用了参数-1，表示该维度的长度应该自动计算得出，以保证总元素个数不变。最终得到的数组x如下所示： ``` array([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], [ 9], [10]]) ``` 可以使用print(x.shape)查看数组的形状，输出结果为(10, 1)，表示该数组有10行，1列。
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my_array = np.array(my_list) print(my_array) 通过运行上述代码，可以看到列表被转换为一个一维数组。 #### 创建二维数组 - **列表嵌套列表**： python my_matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8...
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从零开始学Python AI开发系列53-数据统计分析篇-Numpy数组1

在上面的示例中，np.array(my_list)就是将一个普通的Python列表转化为Numpy一维数组。 对于多维数组，可以通过嵌套列表来创建。例如，np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])会生成一个2x3的二维数组或矩阵。Numpy还...

请解释以下代码： data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)

6. edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape)：将边的节点编号转换为数组 data 中的行索引，生成一个二维数组 edges，每行代表...

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

data = np.arange(0, 156) data = data.tolist() samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) ...

import numpy as np import pickle f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] for i in range(11): if len(data) > 15: sample = np.random.choice(data, 15, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, 6, replace=False) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = bi[0] print(sample) print(b) samples.append(sample) # sample = [s for s in sample if s in data] for s in sample: data.remove(s) samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(data)，报错setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (11,) + inhomogeneous part.

samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) 这样就可以将 samples 转换成一维的 NumPy 数组。另外，你在循环中的最后一次循环中没有把 sample 中的元素移除 ...

class GP: def __init__(self, num_x_samples): self.observations = {"x": list(), "y": list()} self.num_x_samples = num_x_samples self.x_samples = np.arange(0, 10.0, 10.0 / self.num_x_samples).reshape(-1, 1) # prior self.mu = np.zeros_like(self.x_samples) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) def update(self, observations): self.update_observation(observations) x = np.array(self.observations["x"]).reshape(-1, 1) y = np.array(self.observations["y"]).reshape(-1, 1) K11 = self.cov # (N,N) K22 = self.kernel(x, x) # (k,k) K12 = self.kernel(self.x_samples, x) # (N,k) K21 = self.kernel(x, self.x_samples) # (k,N) K22_inv = np.linalg.inv(K22 + 1e-8 * np.eye(len(x))) # (k,k) self.mu = K12.dot(K22_inv).dot(y) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) - K12.dot(K22_inv).dot(K21) gp = GP(num_x_samples=100)解释一下gp = GP(num_x_samples=100)

这是一个名为GP的类，它有一个初始化函数__init__，需要传入num_x_samples参数。它有两个成员变量observations和num_x_samples，observations是一个字典，包含"x"和"y"两个键，分别对应一个空列表，用于存储观测数据...

data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test)

在对每张图片进行处理时，首先使用cv2.imread函数读取图片，然后使用cv2.cvtColor函数将图片转换成灰度图像，接着使用cv2.resize函数将图片大小调整为28x28，然后将像素值转换为float32类型，并将像素值归一化到[0,1]...

# draw support vectors if support_vec is not None: sc = ax.scatter(support_vec[:, 0], support_vec[:, 1], s=40, marker='o') sc.set_facecolor('none') sc.set_edgecolor('r') # draw hyper plane step = 0.5 x = np.arange(x_min, x_max, step) y = np.arange(y_min, y_max, step) X, Y = np.meshgrid(x, y) input_data = np.array(list(zip(X.reshape(-1), Y.reshape(-1))), dtype=np.float32) if choice == 4: z = model4.predict(input_data) elif choice == 1 or choice == 2: z = model(input_data) elif choice == 3: z = model3(input_data) else: z = None Z = z.reshape(X.shape) ax.contourf(X, Y, Z, alpha=0.1) plt.show() pass，这段代码的含义是什么

1. 如果支持向量不为空，就调用scatter函数绘制支持向量，并设置支持向量的填充色为无色，边框色为红色。 2. 根据数据点的坐标轴范围，生成一组坐标点，并用模型对这组坐标点进行预测，得到分类超平面。 3. 根据...

下面是单步单维预测模型的数据结构，如果改为多步预测，结构如何修改： s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].reshape(self.ps, self.Ck, self.m).copy() Y[i-s-self.h+1] = self.raw[i-self.h+1:...

import numpy as np import math import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) # 创建数据集 look_back = 5 trainX, trainY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): trainX.append(dataset[i:i+look_back]) trainY.append(dataset[i+look_back]) trainX = np.array(trainX) trainY = np.array(trainY) # 转换为张量 trainX = tf.convert_to_tensor(trainX) trainY = tf.convert_to_tensor(trainY) # 定义模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(look_back, 1)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError()) # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) # 预测结果 predicted = [] for i in range(len(dataset) - look_back): x = np.array(dataset[i:i+look_back]) x = np.reshape(x, (1, look_back, 1)) y = model.predict(x) predicted.append(y[0][0]) # 反归一化 predicted = np.array(predicted) predicted = predicted * scalar # 绘图 plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data') plt.plot(predicted, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()生成的真实值只有一半大小

根据您提供的代码，我猜测您可能是在对预测结果进行反归一化时出现了问题。在代码中，您将预测结果乘以了一个名为scalar的标量值，但是...如果您说生成的真实值只有一半大小，可能需要更多上下文信息才能理解您的意思。

dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY)以这段代码为基础写预测正弦函数的RNN代码，绘图真实值和预测值

x = np.reshape(x, (1, look_back, 1)) y = model.predict(x) predicted.append(y[0][0]) # 反归一化 predicted = np.array(predicted) predicted = predicted * scalar # 绘图 plt.plot(dataset[look_back:],...

(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, *x_model) y_predict = GM11_predict(y, *y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5*np.exp(-0.5*((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data)，发生了以下错误：operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,) ，请写出问题所在，并给出解决代码

解决方法是将GM11_predict函数中的range(1, 11)修改为range(1, len(x0))，即： def GM11_predict(x0, a, b): result = [] for i in range(1, len(x0)): result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*...

import os import cv2 import numpy as np def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list]) # 矩阵转置 temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test] data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test) return data_train,label_train,data_test, label_test

接着，使用numpy.array函数将image_list和label_list拼接成一个二维数组temp，并将其转置，使得图片路径和标签分别位于temp的第一列和第二列。然后，使用numpy.random.shuffle函数对temp进行打乱顺序操作。接着，将...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

indices = np.arange(data2.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data2 = data2[indices] data3 = data3[indices] # 选择前200个数据作为训练集 data2 = data2[:200] data3 = data3[:200] # 创建一个高斯内核的...

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) ...

for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image)

这段代码是将所有图像数据分为训练集和测试集，其中all_num代表总共的样本数量，train_num代表训练集的样本数量。对于每个样本，代码会先将其读取进来，然后将其转换为灰度图像并调整大小为28x28像素。...

具体解释这段代码t=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,1,2,3,4,5,6,7,8]).reshape((2,2,2,2)) t = t.astype(np.float32) t = th.from_numpy(t) def mean_flat(tensor): return tensor.mean(dim=list(range(1, len(tensor.shape))))

- 第一行代码将列表 [1,2,3,4,5,6,7,8,1,2,3,4,5,6,7,8] 转化成一个形状为 (2,2,2,2) 的四维张量 t，即一个长度为 2、宽度为 2、高度为 2、通道数为 2 的张量。 - 第二行代码将张量 t 转换为 float32 类型的张量。 -...

为以下代码注释import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv("./911.csv") df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"]) temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist() cate_list = [i[0] for i in temp_list] # print(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1))) df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1))) df.set_index("timeStamp", inplace=True) print(df.head(1)) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) for group_name, group_data in df.groupby(by="cate"): # 对不同的分类都进行绘图 count_by_month = group_data.resample("M").count()["title"] _x = count_by_month.index print(_x) _y = count_by_month.values _x = [i.strftime("%Y%m%d") for i in _x] plt.plot(range(len(_x)), _y, label=group_name) plt.xticks(range(len(_x)), _x, rotation=45) plt.legend(loc="best") plt.show()

df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1))) # 将时间戳列设置为df的索引 df.set_index("timeStamp", inplace=True) # 输出df的第一行数据 print(df.head(1)) # 绘制图表 plt....
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python中找出numpy array数组的最值及其索引方法

在list列表中，max(list)可以得到list的最大...>>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> print(np.max(a)) #全局最大 8 >>> print(np.max(a,axis=0)) #每列最大 [6

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这份资料详细介绍了广义表（Generalized List）这一重要的数据结构。广义表是一种递归数据结构，其元素可以是原子（基本数据类型，如数字、字符）或者子表（另一个广义表），具有灵活性和递归性的特点。 资料主要包含七个部分：基本概念介绍、表示方法、存储结构、基本操作、高级操作、应用场景和优化策略。在基本操作部分，详细讲解了创建、遍历、插入、删除等功能的具体实现，每个操作都配有完整的C语言代码示例。在应用场景部分，展示了广义表在表示嵌套表达式、树结构和多层嵌套数据等实际场景中的应用。针对实现过程中可能遇到的内存管理、递归效率、栈溢出等问题，资料也提供了相应的优化策略和解决方案。
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舷侧和端射天线阵列辐射方向图 matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法的基本概念与起源 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法。起源于20世纪60年代末至70年代初，由John Holland及其学生和同事们在研究自适应系统时首次提出，其理论基础受到生物进化论的启发。遗传算法通过编码一个潜在解决方案的“基因”，构造初始种群，并通过选择、交叉（杂交）和变异等操作模拟生物进化过程，以迭代的方式不断优化和筛选出最适应环境的
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如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令，以便实现Modbus TCP通信，建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程，并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接：[S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
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MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难