#字符 symbols = ['DD','7','BBB','BB','B','C','0'] random_symbols = random.sample(symbols,3) #概率 symbols_c = [0.03,0.03,0.06,0.25,0.01,0.52] 组合 DD DD DD 777 BBB BBB BBB BB BB BB B B B CC C CC* C*C CC C* C **C 金额 100 80 40 25 10 10 5 5 5 5 2 2 2python代码

时间: 2023-12-24 19:05:46 浏览: 22
这段代码没有完整的 Python 语法,需要一些修改才能正常运行。我假设你已经导入了 random 模块,可以改写为如下形式: ```python import random symbols = ['DD', '7', 'BBB', 'BB', 'B', 'C', '0'] random_symbols = random.sample(symbols, 3) symbols_c = [0.03, 0.03, 0.06, 0.25, 0.01, 0.52] if random_symbols == ['DD', 'DD', 'DD']: money = 100 elif random_symbols == ['7', '7', '7']: money = 80 elif random_symbols == ['BBB', 'BBB', 'BBB']: money = 40 elif random_symbols.count('BB') == 2 and random_symbols.count('B') == 1: money = 25 elif random_symbols.count('BB') == 1 and random_symbols.count('B') == 2: money = 10 elif random_symbols.count('C') == 1 and len(set(random_symbols)) == 3: money = 10 elif random_symbols == ['0', '0', '0']: money = 5 elif random_symbols.count('C') == 1 and len(set(random_symbols)) == 2: money = 5 elif random_symbols.count('C') == 1 and len(set(random_symbols)) == 3: money = 5 elif len(set(random_symbols)) == 3: money = 2 elif len(set(random_symbols)) == 2: for symbol in set(random_symbols): if random_symbols.count(symbol) == 2: money = 2 break else: money = 0 else: money = 0 print('随机字符:', random_symbols) print('奖金金额:', money) ``` 这段代码首先定义了字符列表 `symbols`、随机抽取的三个字符 `random_symbols` 和概率列表 `symbols_c`。然后,根据不同的字符组合情况,给出相应的奖金金额。具体来说,组合情况和奖金金额如下: - 三个字符都是 DD:奖金为 100 元。 - 三个字符都是 7:奖金为 80 元。 - 三个字符都是 BBB:奖金为 40 元。 - 两个字符是 BB,另一个字符是 B:奖金为 25 元。 - 一个字符是 BB,另外两个字符是不同的:奖金为 10 元。 - 一个字符是 C,另外两个字符是不同的:奖金为 10 元。 - 三个字符都是 0:奖金为 5 元。 - 两个字符是相同的,另一个字符是 C:奖金为 5 元。 - 两个字符是相同的,另一个字符不是 C:奖金为 5 元。 - 一个字符是 C,另外两个字符都不同,且没有出现在上面的情况中:奖金为 5 元。 - 三个字符都不同,且没有出现在上面的情况中:奖金为 2 元。 - 两个字符相同,另一个字符与它们不同,且没有出现在上面的情况中:奖金为 2 元。 - 一个字符出现了两次,另外两个字符不同,且没有出现在上面的情况中:奖金为 0 元。 最后,代码输出随机字符和奖金金额。

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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

修改代码,错误如下:File "structure_analysis4.py", line 33, in <module> indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) TypeError: neighbor_list() got an unexpected keyword argument 'bothways'。。from ase import io from ase.build import sort from ase.visualize import view from ase.neighborlist import neighbor_list import numpy as np from ase import Atoms # 加载两个POSCAR文件 pos1 = io.read('POSCAR1') pos2 = io.read('POSCAR2') # 指定原子种类 atom_type = 'C' # 获得第一个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] #positions1 = sort(pos1.get_positions()[indices1]) indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] positions1 = pos1.get_positions()[indices1] atoms1 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions1), positions=positions1) sorted_atoms1 = sort(atoms1) # 获得第二个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] #positions2 = sort(pos2.get_positions()[indices2]) indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] positions2 = pos2.get_positions()[indices2] atoms2 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions2), positions=positions2) sorted_atoms2 = sort(atoms2) # 计算两个位置列表之间的距离矩阵 cutoff = 5.0 # 距离截断半径 indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix1 = np.zeros((len(positions1), len(positions1))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices1 and j in indices1: dist_matrix1[indices1.index(i), indices1.index(j)] = d indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos2, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix2 = np.zeros((len(positions2), len(positions2))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices2 and j in indices2: dist_matrix2[indices2.index(i), indices2.index(j)] = d # 计算两个距离矩阵之间的相似性 similarity = 1.0 - np.abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.size print('Structure similarity: ', similarity)

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