def sym(d1,d2): s1 = d1.split(",") s2 = d2.split(",") if len(s1) != len(s2): return False stk=[None]*len(s1) #stk辅助栈用于存放还没从d2栈顶出栈的d1中的元素 i,j,top=,0,0,-1 #i是s1的,j是s2的,top是stk的 while i < len(s1): #从s1中取一个值入栈stk,校对s2中当前位置,如果对得上,就从stk出栈,继续校对s2的下一个数(如果stk为空栈就循环继续下一轮) return top==-1 #如果s1遍历完之后stk中是空的,说明s2中的数据全都对上了,则返回True,否则False L1 ="@,a,b,3,c,d" L2= input('请输入出栈顺序') print(sym(L1,L2))

时间: 2024-03-02 21:50:37 浏览: 59
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matlab基础编程:23 精通matlab多项式.zip

这段代码有几个错误: 1. 第4行的代码判断了s1和s2的长度是否相等,如果不相等就返回False。但是在这之后,函数没有对长度不相等的情况进行处理,如果d1和d2的长度不相等,接下来的代码就会出现错误。 2. 第6行的代码中有一个语法错误,应该修改为i,j,top=0,0,-1。 3. 第7行的代码中没有给top赋值,应该修改为stk=[None]*len(s1),表示将stk的初始值全部设为None。 4. 第9至12行的代码缩进不正确,应该将while语句和return语句的缩进调整一下。 下面是修改后的代码: ``` def sym(d1, d2): s1 = d1.split(",") s2 = d2.split(",") if len(s1) != len(s2): return False stk = [None] * len(s1) i, j, top = 0, 0, -1 while i < len(s1): stk[top + 1] = s1[i] top += 1 while top >= 0 and stk[top] == s2[j]: j += 1 top -= 1 i += 1 return top == -1 L1 = "@,a,b,3,c,d" L2 = input('请输入出栈顺序') print(sym(L1, L2)) ``` 你可以尝试输入不同的出栈顺序进行测试,看看是否能够正确输出结果。
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将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}!'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成!') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列,将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行,4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

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