python最优传输理论的搜索变换矩阵，示例（要求用pot)

使用 `pot` 模块计算最优传输问题的搜索变换矩阵相对来说比较简单。下面是一个使用 `pot` 模块计算搜索变换矩阵的示例代码：

import numpy as np
import ot

# 生成两个概率分布
p = np.random.rand(100)
p /= p.sum()
q = np.random.rand(100)
q /= q.sum()

# 计算距离矩阵
n = len(p)
m = len(q)
C = np.zeros((n, m))
for i in range(n):
    for j in range(m):
        C[i,j] = abs(i-j)

# 计算搜索变换矩阵
T = ot.emd(p, q, C)

在这个示例中，我们先生成两个随机的概率分布 `p` 和 `q`，并计算它们之间的距离矩阵 `C`。然后，我们使用 `ot.emd()` 函数计算搜索变换矩阵，其中 `emd` 代表 Earth Mover's Distance，是最优传输问题的一种形式。

`ot.emd()` 函数的参数包括两个概率分布 `p` 和 `q`，以及距离矩阵 `C`。函数的返回值是搜索变换矩阵 `T`。

需要注意的是，使用 `pot` 模块计算搜索变换矩阵时，需要先安装 `pot` 模块。您可以使用以下命令进行安装：

pip install pot

或者在 Anaconda 环境中使用以下命令进行安装：

conda install -c conda-forge pot

`pot` 模块除了可以计算搜索变换矩阵之外，还提供了其他一些有用的函数和类，用于解决最优传输问题和相关的问题。