x=np.array(range(-0.5,0.5))
时间: 2023-10-08 20:11:05 浏览: 63
对于从-0.5到0.5的连续范围,可以使用np.arange函数来创建一个NumPy数组。请注意,np.arange函数的第一个参数是起始值(包含),第二个参数是结束值(不包含),第三个参数是步长。下面是创建该数组的示例代码:
```python
import numpy as np
x = np.arange(-0.5, 0.5, 0.1)
print(x)
```
输出结果如下:
```
[-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0. 0.1 0.2 0.3 0.4]
```
这样就创建了一个从-0.5到0.4,步长为0.1的数组。注意,结束值0.5不包含在数组中。
相关问题
抄写下面的程序,并说明重要语句的作用: import numpy as np array = np.arange(5) #左闭右开[0,5) print(array) #[0 1 2 3 4] array = np.arange(1, 5) #左闭右开[1,5) print(array) #[1 2 3 4] array = np.arange(0, 1, 0.1) print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(5)
print(array) #[0 1 2 3 4]
array = np.arange(1, 5)
print(array) #[1 2 3 4]
array = np.arange(0, 1, 0.1)
print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
```
重要语句的作用:
- `import numpy as np`:导入 NumPy 库并使用 `np` 作为别名。
- `array = np.arange(5)`:生成一个长度为 5 的一维数组,数组元素为 [0,5) 内的整数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
- `array = np.arange(1, 5)`:生成一个长度为 4 的一维数组,数组元素为 [1,5) 内的整数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
- `array = np.arange(0, 1, 0.1)`:生成一个长度为 10 的一维数组,数组元素为 [0,1) 范围内以 0.1 为步长的浮点数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
优化这段代码为8个X:import numpy as npdef gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a))# 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9])gray_relation_analysis(X, Y)
优化后的代码如下:
import numpy as np
def gray_relation_analysis(X, Y):
# 将X、Y序列进行归一化处理
X0 = np.array([min(X), max(X)])
X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0])
Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y))
# 求出X1、Y1的均值
x_mean, y_mean = np.mean(X1), np.mean(Y1)
# 计算灰色关联度
k = len(X1)
delta_x, delta_y = np.abs(X1 - x_mean), np.abs(Y1 - y_mean)
# 求出最大值和最小值
delta_x_max, delta_x_min = np.max(delta_x), np.min(delta_x)
delta_y_max, delta_y_min = np.max(delta_y), np.min(delta_y)
# 计算关联度
r = 0.5
a = r * (delta_x_max - delta_x) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y) / (delta_y_max - delta_y_min)
print("元素的关联度为:")
for i in range(k):
print("%.8f" % a[i])
# 测试
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9])
gray_relation_analysis(X, Y)