上面那个代码例子中第10行f = zeros(n);出错

时间: 2024-05-05 12:20:58 浏览: 133
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ZerOS

这个错误可能是因为您没有导入 `numpy` 库，而 `zeros()` 函数是 `numpy` 库中的函数。您可以在代码的开头添加以下语句导入 `numpy` 库： ```python import numpy as np ``` 然后在第10行中使用以下代码创建一个长度为 `n` 的全零数组： ```python f = np.zeros(n) ``` 这样就应该可以成功创建一个全零数组了。
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解释 mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n))

这段代码创建了四个二维数组：mean_l、mean_r、s和s_l，它们的大小都是m行n列。 - mean_l是一个全零数组，用于存储计算过程中的左边均值。 - mean_r是一个全零数组，用于存储计算过程中的右边均值。 - s是一个全零...

将以下代码转换为python：v=zeros(popsize,(M+NM)*N+M); Fbest=inf; Lbest=zeros(1,(M+NM)*N+M); Fbestc=0; final_per=2; Gbestfit=zeros(GSAmaxgen,1); Gpop=zeros(GSAmaxgen,(M+NM)*N+M); Gbestfitc=zeros(GSAmaxgen,1); pc=[0.95,0.8];

以下是将给定代码转换为Python的结果： python import numpy as np popsize = 10 ...注意，我根据代码中的变量大小进行了一些假设，并将其初始化为了合适的大小。你可以根据实际情况进行调整。

将以下代码转换为python并解释其含义：%产生初始种群 flag11=1; while flag11==1 GApop0=zeros(popsize,8*M+6); for i=1:popsize GApop0(i,:)=zcode(M,N); end fitness=zeros(popsize,1);%费用 fitness1=zeros(popsize,1);%适应度函数 a=zeros(popsize,2*M+3+N-1); %工期 bestChrom=zeros(maxgen,8*M+6); bestfit=zeros(maxgen,1); %每代最优费用 bestT=zeros(maxgen,2*M+3+N-1); %每代最优费用对应的工期 elite=zeros(maxgen,8*M+6); %精英解 elitefit=zeros(maxgen,1); %精英值

这段代码的作用是初始化一个遗传算法中的种群。其中： - flag11 是一个标志位，用于判断是否需要重新生成初始种群。在这里，它被初始化为 1，表示需要生成初始种群。 - GApop0 是一个二维数组，表示种群。它的...

[Q,n]=size(pp);[Q,p]=size(tt); wih=2*rand(n+1,q)-1;whj=2*rand(q+1,p)-1; wih=0.5*wih;whj=0.5*whj; deltawih=zeros(n+1,q);deltawhj=zeros(q+1,p); deltawihold=zeros(n+1,q);deltawhjold=zeros(q+1,p); si=[ones(Q,1),pp]; D=tt; sh=[1,zeros(1,q)];sy=zeros(1,p); deltao=zeros(1,p);deltah=zeros(1,q+1); sumerror=2*tol;time=0;error=[];在matlab中的意思

这段代码主要用于初始化神经网络的权重矩阵和一些相关的变量，其中： - [Q,n]=size(pp)：获取输入数据矩阵pp的行数Q和列数n，即训练数据的样本数和输入特征数； - [Q,p]=size(tt)：获取输出数据矩阵tt的行数Q和列数...

解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): m,n = im_l.shape mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) dmaps = zeros((m,n,steps)) filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r

这段代码是函数plane_sweep_ncc的继续，它计算了归一化的互相关计算所需的中间变量。 首先，通过im_l.shape获取了左图像的尺寸，分别赋值给变量m和n。 接下来，创建了一些用于保存计算结果的数组：mean_l...

Grey_pre=zeros(m,Qmber); X2=zeros(N,Qmber);

根据你提供的代码片段，可以看出你正在使用C++语言创建了两个多维数组：Grey_pre和X2。 1. Grey_pre一个大小为m行、Qmber列的二维数组。它使用了预定义的函数zeros()，将所有元素初始化为0。 2. X2...

出错 spxy (第 23 行) dminmax = zeros(1,N); % Initializes the vector of minimum distances

可以尝试在代码中添加类似于以下行的代码来定义N： N = 10; % replace 10 with the appropriate value for your use case 如果您已经定义了N，那么可能是因为您在定义dminmax时使用了不受支持的语法。请...

[m,n] = size(data); theta = data(:,1); radian = zeros(m,3); r = data(:,2); x_y = zeros(m,2); dis = zeros(m-1,1); d = zeros(m,1); 什么意思

这段代码是在计算一个数据集中的一些值。其中，size(data)返回数据集的行列数，将其分别赋值给m和n。data(:,1)表示取数据集中所有行的第一列，将其赋值给theta。radian是一个m行3列的矩阵，初始化为0。data(:,2)表示...

输入以下是AMI码的解码代码和波形绘制代码： 解码代码： function s = ami_decode(a) n = length(a); s = zeros(1,n); sg = 1; for i = 1:n if a(i) == 0 s(i) = 0; elseif a(i) == 1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = 1; sg = sg + 1; end elseif a(i) == -1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = -1; sg = sg + 1; end end end end 波形绘制代码： n = 20; y = zeros(1,n); x1 = [ones(1,n/2) zeros(1,n/2)]; x0 = zeros(1,n); x2 = [-ones(1,n/2) zeros(1,n/2)]; z = zeros(size(1,nsn)); for i = 1:sn switch a(i) case 1 y = x1; case -1 y = x2; case 0 y = x0; end z(1,[(i-1)n+1:in]) = y; end ii = (1:nsn)/n; plot(ii,z); grid on;时，MATLAB中只显示AMI编码的波形 AMI解码波形为空，应如何修改

根据提供的代码，AMI解码波形为空可能是因为解码代码中的s向量没有被正确赋值。可以尝试在解码代码中加入以下语句，以确保解码后的s向量被正确赋值： s(i) = s(i-1); 修改后的解码代码如下： ...

% 定义变量 n = 55; % 景区数量 m = 25; % 推介方案数量 x = zeros(n, m); % 景区在推介方案中的接待次数 y = zeros(n, m); % 景区是否在推介方案中出现 z = zeros(n, 1); % 景区级别 % 初始化数据 z([1 2 3 4 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 23 24 25 26 27 28 29 30 37 38 39 40 41 42 43]) = 1; % 4A景区 tasks = [10*ones(1, 20), 5*ones(1, 5)]; % 每种任务数量 Aeq = zeros(n+m, n*m); % 等式约束矩阵 beq = zeros(n+m, 1); % 等式约束向量 lb = zeros(n*m, 1); % 变量下界 ub = Inf(n*m, 1); % 变量上界 intcon = 1:n*m; % 整数变量 % 构造约束条件 for i = 1:n for j = 1:m y(i, j) = 1; Aeq(i, (j-1)*n+1:j*n) = repmat(y(i, j), 1, n); end end for j = 1:m Aeq(n+j, (j-1)*n+1:j*n) = z' .* y(:, j)'; beq(n+j) = 0.5 * sum(y(:, j)); beq(n+j) = tasks(j); end % 求解线性规划 f = [zeros(1, n*m), ones(1, n)]; A = []; b = []; [x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 输出结果 disp(['最小差值：', num2str(fval)]); disp('推介方案如下：'); for j = 1:m disp(['第', num2str(j), '个方案：']); for i = 1:n if x((j-1)*n+i) > 0 disp(['景区', num2str(i), '接待次数：', num2str(x((j-1)*n+i))]); end end end帮我解决下在这代码中错误使用intlingprog的问题，错误原因是：The number of columns in Aeq must be the same as the number of elements of f.

根据提示，错误原因是Aeq矩阵的列数必须等于f向量的元素个数，但是在代码中，Aeq矩阵的列数是n*m，而f向量的元素个数是2*n*m。因此，需要将f向量的元素个数改为n*m，即将以下代码： f = [zeros(1, n*m), ones(1...

function [axisF, output] = fftSS(input,fd1) %sincInter 单边带FFT % 此处显示详细说明 % fft [M,N] = size(input); inputF = zeros(M,N); NFFT = 2^nextpow2(M); inputF = fft(input,NFFT,1); n1 = ceil((NFFT+1)/2); output = zeros(n1,N); % output1 = zeros(n1,N); output = inputF(1:n1,:)/n1; % output1 = abs(output0/); output(2:end-1) = 2*output(2:end-1); T = NFFT/fd1; axisF = [0:n1-1]/T; end

这段代码是一个用于计算单边带FFT的函数。函数名为"fftSS"，接受两个参数：...- 第十一行对输出结果的第2到倒数第2个频率分量乘以2，以补偿单边带FFT的幅度损失。 - 第十四行计算频率轴axisF，即频率值与时间间隔之比。

% 定义变量 n = 55; % 景区数量 m = 25; % 推介方案数量 x = zeros(n, m); % 景区在推介方案中的接待次数 y = zeros(n, m); % 景区是否在推介方案中出现 z = zeros(n, 1); % 景区级别 % 初始化数据 z([1 2 3 4 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 23 24 25 26 27 28 29 30 37 38 39 40 41 42 43]) = 1; % 4A景区 tasks = [10*ones(1, 20), 5*ones(1, 5)]; % 每种任务数量 Aeq = zeros(n+m, n*m); % 等式约束矩阵 beq = zeros(n+m, 1); % 等式约束向量 lb = zeros(n*m, 1); % 变量下界 ub = Inf(n*m, 1); % 变量上界 intcon = 1:n*m; % 整数变量 % 构造约束条件 for i = 1:n for j = 1:m y(i, j) = 1; Aeq(i, (j-1)*n+1:j*n) = y(i, :); end end for j = 1:m Aeq(n+j, :) = z' .* y(:, j)'; beq(n+j) = 0.5 * sum(y(:, j)); beq(n+j) = tasks(j); end % 求解线性规划 f = [zeros(1, n*m), ones(1, n)]; A = []; b = []; [x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 输出结果 disp(['最小差值：', num2str(fval)]); disp('推介方案如下：'); for j = 1:m disp(['第', num2str(j), '个方案：']); for i = 1:n if x((j-1)*n+i) > 0 disp(['景区', num2str(i), '接待次数：', num2str(x((j-1)*n+i))]); end end end帮我解决下以上代码中 Aeq(i, (j-1)*n+1:j*n) = y(i, :);无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×55，右侧的大小为 1×25

f = [zeros(1, n*m), ones(1, n)]; A = []; b = []; [x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 输出结果 disp(['最小差值：', num2str(fval)]); disp('推介方案如下：'); for j = 1:m disp(...

f=zeros(len,1);

这段代码是在 MATLAB 中创建一个长度为 len 的全零列向量。其中的 "len" 是一个变量，可以是任意正整数。 在 MATLAB 中，创建全零向量或矩阵的方式有很多种，比如： - f = zeros(len,1)：创建一个长度为 len 的...

Best_vulture1_X=zeros(1,variables_no); Best_vulture1_F=inf; Best_vulture2_X=zeros(1,variables_no); Best_vulture2_F=inf;

：这行代码将变量 Best_vulture1_F 初始化为正无穷，表示初始的最佳（最优）解的目标函数值。通常在优化问题中，将初始最优解的目标函数值设为正无穷，以确保任何找到的解都能作为更好的解。 3. Best_vulture2_...

% 定义变量 n = 55; % 景区数量 m = 25; % 推介方案数量 x = zeros(n, m); % 景区在推介方案中的接待次数 y = zeros(n, m); % 景区是否在推介方案中出现 z = zeros(n, 1); % 景区级别 % 初始化数据 z([1 2 3 4 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 23 24 25 26 27 28 29 30 37 38 39 40 41 42 43]) = 1; % 4A景区 tasks = [10ones(1, 20), 5ones(1, 5)]; % 每种任务数量 Aeq = zeros(n+m, nm); % 等式约束矩阵 beq = zeros(n+m, 1); % 等式约束向量 lb = zeros(nm, 1); % 变量下界 ub = Inf(nm, 1); % 变量上界 intcon = 1:nm; % 整数变量 % 构造约束条件 for i = 1:n for j = 1:m y(i, j) = 1; Aeq(i, (j-1)n+1:jn) = repmat(y(i, j), 1, n); end end for j = 1:m Aeq(n+j, :) = z' .* y(:, j)'; beq(n+j) = 0.5 * sum(y(:, j)); beq(n+j) = tasks(j); end % 求解线性规划 f = [zeros(1, n*m), ones(1, n)]; A = []; b = []; [x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 输出结果 disp(['最小差值：', num2str(fval)]); disp('推介方案如下：'); for j = 1:m disp(['第', num2str(j), '个方案：']); for i = 1:n if x((j-1)*n+i) > 0 disp(['景区', num2str(i), '接待次数：', num2str(x((j-1)n+i))]); end end end帮我解决下 以上代码中 ： Aeq(n+j, :) = z' . y(:, j)'; 无法执行赋值，因为左侧的索引与右侧的大小不兼容。

根据代码，变量 Aeq 的第一维大小为 n+m，第二维大小为 n*m，而变量 z 是大小为 n*1 的列向量，变量 y 是大小为 n*m 的矩阵，因此执行语句 Aeq(n+j, :) = z' .* y(:, j)'; 时会出现左侧的索引与右侧...

% 定义变量n = 55; % 景区数量m = 25; % 推介方案数量x = zeros(n, m); % 景区在推介方案中的接待次数y = zeros(n, m); % 景区是否在推介方案中出现z = zeros(n, 1); % 景区级别% 初始化数据z([1 2 3 4 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 23 24 25 26 27 28 29 30 37 38 39 40 41 42 43]) = 1; % 4A景区tasks = [10*ones(1, 20), 5*ones(1, 5)]; % 每种任务数量Aeq = zeros(n, n*m); % 等式约束矩阵beq = ones(n, 1); % 等式约束向量lb = zeros(n*m, 1); % 变量下界ub = Inf(n*m, 1); % 变量上界intcon = 1:n*m; % 整数变量% 构造约束条件for i = 1:n for j = 1:m y(i, j) = 1; Aeq(i, (j-1)*n+1:j*n) = y(i, :); endendfor j = 1:m Aeq(n+j, :) = z' .* y(:, j)'; beq(n+j) = 0.5 * sum(y(:, j)); beq(n+j) = tasks(j);end% 求解线性规划f = [zeros(1, n*m), ones(1, n)];A = [];b = [];[x, fval] = intlinprog([zeros(1, n*m), ones(1, n)], intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub);% 输出结果disp(['最小差值：', num2str(fval)]);disp('推介方案如下：');for j = 1:m disp(['第', num2str(j), '个方案：']); for i = 1:n if x((j-1)*n+i) > 0 disp(['景区', num2str(i), '接待次数：', num2str(x((j-1)*n+i))]); end endend代码一直运行不了帮我改一下

您好，我看到您的代码中有一些语法错误，这里是已经修改过的代码，请您参考： % 定义变量 n = 55; % 景区数量 m = 25; % 推介方案数量 x = zeros(n, m); % 景区在推介方案中的接待次数 y = zeros(n, m); % 景区...

zeros0=find(line(:,6)==0); %找出零序电抗为0的行 zeros=zeros0;J=[zeros;Ynd(:,4)];

这段代码的作用是先找出 line 矩阵中第6列（即零序电抗）为0的行，保存在一个名为 zeros0 的向量中。然后将 zeros0 赋值给名为 zeros 的变量，这样会将 zeros 变量的值覆盖为 zeros0，可能会导致之前定义...

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![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩