纠正我的Python程序错误import random A = set(random.sample(range(1, 10), random.randint(1, 5))) B = set(random.sample(range(1, 10), random.randint(1, 5))) print("集合 A:", A) print("集合 B:", B) intersection = A & B union = A | B difference = A - B complement = set(range(1, 10)) - A symmetric_difference = A ^ B print("集合 A 和 B 的交集:", intersection) print("集合 A 和 B 的并集:", union) print("集合 A 和 B 的差集:", difference) print("集合 A 的补集:", complement) print("集合 A 和 B 的对称差:", symmetric_difference) def powerset(s): if not s: return [[]] else: x = s.pop() subsets = powerset(s) return subsets + [subset + [x] for subset in subsets] A_powerset = powerset(A) print("集合 A 的幂集:", A_powerset)

时间: 2024-01-15 21:05:12 浏览: 24
上述代码的问题在于,在求幂集的函数中,`A_powerset`的定义应该在函数外部进行,因为这样才能够在函数外部打印出幂集的结果。此外,在函数中对集合`s`进行了修改,这会影响到函数外部`s`的值,因此应该在函数内部使用`s.copy()`来复制一份集合,避免修改原始集合的值。以下是纠正后的代码: ``` import random A = set(random.sample(range(1, 10), random.randint(1, 5))) B = set(random.sample(range(1, 10), random.randint(1, 5))) print("集合 A:", A) print("集合 B:", B) intersection = A & B union = A | B difference = A - B complement = set(range(1, 10)) - A symmetric_difference = A ^ B print("集合 A 和 B 的交集:", intersection) print("集合 A 和 B 的并集:", union) print("集合 A 和 B 的差集:", difference) print("集合 A 的补集:", complement) print("集合 A 和 B 的对称差:", symmetric_difference) def powerset(s): if not s: return [[]] else: x = s.pop() subsets = powerset(s.copy()) s.add(x) return subsets + [subset + [x] for subset in subsets] A_powerset = powerset(A.copy()) print("集合 A 的幂集:", A_powerset) ``` 在这段代码中,我们使用了`s.copy()`来复制了一份集合`s`,避免了在函数中修改原始集合的值。此外,我们将`A_powerset`定义在函数外部,这样就可以在函数外部打印出幂集的结果了。

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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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