D = pdist2(loc,loc);

时间: 2023-06-25 10:08:03 浏览: 113
ZIP

a2z.zip_A2&loc_javascript

这段代码是使用 MATLAB 中的 pdist2 函数来计算 loc 矩阵中每两个行向量之间的欧几里得距离，并返回一个距离矩阵 D。其中 pdist2 函数的第一个参数 loc 是一个 m×n 的矩阵，其中 m 表示行数，n 表示列数，代表有 m 个 n 维向量。函数返回的距离矩阵 D 是一个 m×m 的矩阵，其中第 i 行第 j 列代表 loc 矩阵中第 i 行向量与第 j 行向量之间的距离。
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2. 解密loc文件：在某些情况下，loc文件可能会被加密以保护其内容不被未授权的用户查看或修改。描述中提到的“解密loc文件”表明，存在一个需求或工具，用于解锁这些文件，使其可以被翻译者或本地化团队访问，以便...

import pandas as pd import numpy as np D = pd.DataFrame([range(1,8),range(2,9)]) print(D.corr(methon='spearman')) s1 = D.loc[0] s2 = D.loc[1] print(s1.corr(s2,methon='spearman'))存在语法错误吗

D = pd.DataFrame([range(1,8),range(2,9)]) print(D.corr(method='spearman')) s1 = D.loc[0] s2 = D.loc[1] print(s1.corr(s2,method='spearman')) 注意，corr 方法的参数应为 method 而不是 ...

for train_index, test_index in split.split(data, data["label"]): strat_train_set = data.loc[train_index] strat_test_set = data.loc中strat_test_set = data.loc是什么意思

？回答：strat_test_set = data.loc 是一行代码，它的作用是基于索引位置从数据集中选择测试数据集。通过.loc方法，我们可以根据布尔索引选择行和列。在这个例子中，它是选择测试数据集的行。

下面是一段算法，可以改进他来缩短运行时间吗？for i in list(compo.index.values): d = compo.loc[i,'DIRECTORID'] c = compo.loc[i,'COMPANYID'] s = int(compo.loc[i,'syear']) e = int(compo.loc[i,'eyear']) for j in range(s,e+1): busy.loc[str(i)+str(j),'DIRECTORID'] = d busy.loc[str(i)+str(j),'fyear'] = j busy.loc[str(i)+str(j),'COMPANYID'] = c

compo.apply(lambda row: busy.loc[str(row.name) + str(j), ['DIRECTORID', 'fyear', 'COMPANYID']] = [row['DIRECTORID'], j, row['COMPANYID']] for j in range(row['syear'], row['eyear']+1), axis=1) ...

解释一下def add_north(ax, labelsize=15, loc_x=0.03, loc_y=0.95, width=0.03, height=0.1, pad=0.12):

- loc_x、loc_y：表示箭头的位置，分别表示x和y轴上的位置，默认为(0.03, 0.95) - width、height：表示箭头的宽度和高度，默认为(0.03, 0.1) - pad：表示箭头标签与箭头的间距，默认为0.12 该函数的作用是在地图或...

解释一下 index = df.loc[df['date'].isin([date1])].index[0] data = df.loc[index] value = data['text']

具体来说，代码中的 df.loc[df['date'].isin([date1])] 语句使用了 loc 函数和 isin() 函数来筛选出 date 列中等于 date1 的行，然后使用 index[0] 获取第一行的行号，该行号被赋值给变量 index。接着，代码中的 df....

function [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(acc_mat, direct_test) if length(direct_test) == 1 loc_pca_d = direct_test; acc_mat = acc_mat(:, :, :, loc_pca_d); [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); else [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); end

如果 direct_test 的长度不为1，表示有多个参数需要测试，那么直接找到准确率矩阵中的最大值索引 max_ind，并使用 ind2sub 函数将 max_ind 转换为对应的参数值 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d。 最后，函数...

function [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(acc_mat, direct_test) if length(direct_test) == 1 loc_pca_d = direct_test; acc_mat = acc_mat(:, :, :, loc_pca_d); [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); else [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); end end

在这种情况下，函数将设置loc_pca_d为direct_test的值，并从准确率矩阵acc_mat中提取对应的准确率子矩阵acc_mat(:, :, :, loc_pca_d)。 2. 在准确率子矩阵中，函数找到最大准确率对应的索引max_ind。 3....

data["水流量"] = data["水流量"] / 60 # 原单位L/min，现转换为L/sec sj["总用水量"] = 0 # 给总用水量赋一个初始值0 for i in range(len(sj)): Start = sj.loc[i,"事件起始编号"]-1 End = sj.loc[i,"事件终止编号"]-1 if Start != End: for j in range(Start,End): if data.loc[j,"水流量"] != 0: sj.loc[i,"总用水量"] = (data.loc[j + 1,"发生时间"] - data.loc[j,"发生时间"]).seconds* \ data.loc[j,"水流量"] + sj.loc[i,"总用水量"] sj.loc[i,"总用水量"] = sj.loc[i,"总用水量"] + data.loc[End,"水流量"] * 2 else: sj.loc[i,"总用水量"] = data.loc[Start,"水流量"] * 2 sj["平均水流量"] = sj["总用水量"] / sj["用水时长"] # 定义特征 平均水流量 # 构造特征：水流量波动 # 水流量波动=∑(((单次水流的值-平均水流量)^2)*持续时间)/用水时长 sj["水流量波动"] = 0 # 给水流量波动赋一个初始值0 for i in range(len(sj)): Start = sj.loc[i,"事件起始编号"] - 1 End = sj.loc[i,"事件终止编号"] - 1 for j in range(Start,End + 1): if data.loc[j,"水流量"] != 0: slbd = (data.loc[j,"水流量"] - sj.loc[i,"平均水流量"])**2 slsj = (data.loc[j + 1,"发生时间"] - data.loc[j,"发生时间"]).seconds sj.loc[i,"水流量波动"] = slbd * slsj + sj.loc[i,"水流量波动"] sj.loc[i,"水流量波动"] = sj.loc[i,"水流量波动"] / sj.loc[i,"用水时长"] # 构造特征：停顿时长波动 # 停顿时长波动=∑(((单次停顿时长-平均停顿时长)^2)*持续时间)/总停顿时长 sj["停顿时长波动"] = 0 # 给停顿时长波动赋一个初始值0 for i in range(len(sj)): if sj.loc[i,"停顿次数"] > 1: # 当停顿次数为0或1

== 0: tdbd = (tdsc / tdc - (data.loc[j + 1,"发生时间"] - data.loc[j,"发生时间"]).seconds)**2 tdsj = (data.loc[j + 1,"发生时间"] - data.loc[j,"发生时间"]).seconds sj.loc[i,"停顿时长波动"] = tdbd * ...

train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]

这段代码的功能是根据某个组别（level_group）把训练数据（X_train）和测试数据（X_test）分别筛选出对应的数据，并用这些数据的索引（index）生成相应的训练用户（train_users）和测试用户（valid_users）列表。...

X = df.loc[]

这段代码不完整，它需要一个行索引值来选择数据框 df 中的某一行。例如，如果想要选择索引值为 0 的行，代码应该为： ...X = df.loc[[0, 1, 2]] 这将返回一个包含索引值为 0、1 和 2 的行组成的数据框。

data = pd.read_csv('data.csv') train, test = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42) oot = data.loc[data['month'] == '202107'] psi = data.loc[data['month'] == '202106'] 这段代码里面的训练集包含了oot和psi样本这是错误点对吗

oot = data.loc[data['month'] == '202107'] psi = data.loc[data['month'] == '202106'] 修改为： data = pd.read_csv('data.csv') oot = data.loc[data['month'] == '202107'] psi = data.loc[data['...

df1 = df1.loc[:, selList]

df1 = df1.loc[:, selList]是一种使用loc方法按照列名进行筛选的操作。它会返回一个新的DataFrame，其中只包含df1中selList列表中指定的列。 以下是一个示例： python df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, ...

pattern = re.compile(r'^https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+') valid_links = aa['News_url'].apply(lambda x: pattern.match(x) is not None) aa = aa.loc[valid_links] 上述代码中，aa = aa.loc[valid_links]和aa = aa[valid_links]的区别是什么

2. aa[valid_links]：直接使用布尔索引，将返回一个新的DataFrame，其中仅包含满足条件的行。返回的结果将重新计算索引，并且返回的DataFrame的行数将与满足条件的行数相同。 因此，主要区别在于返回的结果的索引...

df.loc[mask, '房号'] = df.loc[mask, '坐落'].str.extract(r'(\d)')报错incompatible indexer with Dataframe

这个错误通常是因为您使用了不兼容的索引器（indexer...df.loc[mask, '房号'] = df.loc[mask, '坐落'].str.extract(r'(\d)').values 这将确保在 mask 中的行上执行，并使用 .values 来避免不兼容的索引器错误。

void gotoxy(int a, int b) { HANDLE hOutput; COORD loc; loc.X =a; loc.Y=b; hOutput = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE); SetConsoleCursorPosition(hOutput, loc); return; }加注释

下面是加了注释的代码： c++ void gotoxy(int a, int b)...- SetConsoleCursorPosition(hOutput, loc)：将光标位置设置为 loc 坐标所表示的位置。 - return：函数结束并返回。 void 类型函数不返回任何值。

num = sum(matchTable > 0); fprintf('共有 %d 对特征匹配点：\n', num); idx1 = find(matchTable); idx2 = matchTable(idx1); x1 = loc1(idx1,2); x2 = loc2(idx2,2); y1 = loc1(idx1,1); y2 = loc2(idx2,1); matchLoc1 = [x1,y1]; matchLoc2 = [x2,y2]; 这些代码的作用是什么

- find(matchTable)：返回matchTable中非零元素的索引，即匹配成功的特征点在loc1和loc2中的索引。 - matchTable(idx1)：返回loc2中与loc1中特征点匹配的特征点的索引。 - loc1(idx1,2)和loc2(idx2,2)：返回匹配的...

G.add_edge(df.loc[i, 'rule'], weight=df.loc[i, 'confidence'])

这行代码是使用 NetworkX 库中的 add_edge() 函数向图 G 中添加一条从 df.loc[i, 'rule'] 指向当前节点的边。其中，df 是一个 Pandas DataFrame，i 是该 DataFrame 中的某一行的索引。df.loc[i, 'rule'] ...

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