已知集合A上的关系R1和R2，请编写一段代码分别求其关系矩阵， A={a, b, c, d, e, f, g}，R1={<a,a>, <a,b>,<b,a>, <c,e>, <e,c>, <b,b>,

在Python中，我们可以使用字典来表示集合和关系，并构建关系矩阵。首先，我们需要创建两个字典，键是集合A的元素，值是一个列表记录该元素与其相关的其他元素。然后我们构建矩阵，矩阵的每个位置(i, j)代表元素i和j之间的关系。

# 定义集合A和关系R1、R2
A = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'}
R1 = {('<a', 'a'), ('<a', 'b'), ('<b', 'a'), ('<c', 'e'), ('<e', 'c')}

# 初始化空的关系矩阵
relation_matrix_R1 = [[0 for _ in A] for _ in A]
relation_matrix_R2 = [[0 for _ in A] for _ in A]

# 根据关系填充矩阵
for pair in R1:
    i, j = pair[0][1:], pair[1][1:]
    relation_matrix_R1[A.index(i)][A.index(j)] = 1

# 对于关系R2，由于你只给出了一部分，这里假设它类似R1
# 如果有完整的R2，只需替换这部分代码即可
# ... (填写R2的处理)

print("关系矩阵R1:")
for row in relation_matrix_R1:
    print(row)

print("\n关系矩阵R2 (假设内容同R1):")
for row in relation_matrix_R2:
    print(row)

相关问题

用python中类和对象知识编写已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算

好的，我会尽力回答您的问题。

首先，我们需要定义一个稀疏矩阵类，可以用三元组顺序表来实现。每个三元组包含行号、列号和值。

代码如下：

class SparseMatrix:
    def __init__(self, nrow, ncol):
        self.nrow = nrow
        self.ncol = ncol
        self.data = []

    def set(self, row, col, value):
        self.data.append((row, col, value))

    def get(self, row, col):
        for r, c, v in self.data:
            if r == row and c == col:
                return v
        return 0

    def __add__(self, other):
        if self.nrow != other.nrow or self.ncol != other.ncol:
            raise ValueError("Matrix dimensions must agree")

        result = SparseMatrix(self.nrow, self.ncol)
        a = b = 0
        while a < len(self.data) and b < len(other.data):
            r1, c1, v1 = self.data[a]
            r2, c2, v2 = other.data[b]
            if r1 == r2 and c1 == c2:
                result.set(r1, c1, v1 + v2)
                a += 1
                b += 1
            elif r1 < r2 or (r1 == r2 and c1 < c2):
                result.set(r1, c1, v1)
                a += 1
            else:
                result.set(r2, c2, v2)
                b += 1

        while a < len(self.data):
            r, c, v = self.data[a]
            result.set(r, c, v)
            a += 1

        while b < len(other.data):
            r, c, v = other.data[b]
            result.set(r, c, v)
            b += 1

        return result

然后，我们可以创建两个稀疏矩阵并进行加法运算：

A = SparseMatrix(2, 3)
A.set(0, 0, 1)
A.set(0, 2, 2)
A.set(1, 1, 3)

B = SparseMatrix(2, 3)
B.set(0, 1, 4)
B.set(1, 0, 5)
B.set(1, 2, 6)

C = A + B

这里创建了两个 2x3 的稀疏矩阵 A 和 B，然后将它们相加得到 C。

希望这个例子能够帮助您了解如何使用类和对象来实现稀疏矩阵的加法运算。

相机外参的确定\n已知量为三个灭点，求相机外参的旋转矩阵\n%%其中Xx,Xy,Xz代表三个灭点的横坐标\nYx,Yy,Yz代表三个灭点的纵坐标\nXx=1358\nXy=3107\nXz=153\nYx=2182\nYy=1540\nYz=913\nu0=(Yx-Yz+(Xz-Xy)/(Yz-Yy)Xx-(Xx-Xy)/(Yx-Yy)Xz)/((Xz-Xy)/(Yz-Yy)-(Xx-Xy)/(Yx-Yy))\nv0=Yz+((Xx-Xy)/(Yx-Yy))(Xz-u0)\nf=sqrt(-((Xz-u0)(Xx-u0)+(Yx-v0)(Yy-v0)))\nA=(sqrt(f.2+(Xy-u0).2+(Yy-v0).2)./sqrt(f.2+(Xz-u0).2+(Yz-v0).2))\na=atan(A)\nB=f/(sqrt((Xy-u0).2+(Yy-v0).2))\nb=atan(B)\nC=abs(Xx-u0)/abs(Yx-v0)\nc=atan©\nR1=[cos(a),0,-sin(a);\n0,1,0;\nsin(a),0,cos(a)]\nR2=[1,0,0;\n0,cos(b),-sin(b);\n0,sin(b),cos(b)];\nR3=[cos©,-sin©,0;\nsin©,cos©,0;\n0,0,1];\nR=R1R2*R3请用matlab代码实现上述内容

以下是使用MATLAB代码实现相机外参确定的过程：

% 已知灭点的横纵坐标
Xx = 1358;
Xy = 3107;
Xz = 153;
Yx = 2182;
Yy = 1540;
Yz = 913;

% 计算相机内参参数
u0 = (Yx - Yz + (Xz - Xy)/(Yz - Yy)*Xx - (Xx - Xy)/(Yx - Yy)*Xz)/((Xz - Xy)/(Yz - Yy) - (Xx - Xy)/(Yx - Yy));
v0 = Yz + ((Xx - Xy)/(Yx - Yy))*(Xz - u0);
f = sqrt(-((Xz - u0)*(Xx - u0) + (Yx - v0)*(Yy - v0)));
A = (sqrt(f^2 + (Xy - u0)^2 + (Yy - v0)^2))/sqrt(f^2 + (Xz - u0)^2 + (Yz - v0)^2);
a = atan(A);
B = f/(sqrt((Xy - u0)^2 + (Yy - v0)^2));
b = atan(B);
C = abs(Xx - u0)/abs(Yx - v0);
c = atan(C);

% 计算旋转矩阵R
R1 = [cos(a), 0, -sin(a);
      0, 1, 0;
      sin(a), 0, cos(a)];
R2 = [1, 0, 0;
      0, cos(b), -sin(b);
      0, sin(b), cos(b)];
R3 = [cos(c), -sin(c), 0;
      sin(c), cos(c), 0;
      0, 0, 1];
R = R1 * R2 * R3;

请注意，上述代码只是根据您提供的公式实现了相机外参的确定过程。但是，这个过程只是一种基于灭点的简单方法，不一定能够准确地确定相机的外参。在实际应用中，可能需要更复杂的算法和更多的输入信息来进行相机外参的确定。