这段代码在做什么def zgrid(): global X,Gn, ystart, dy, xstart, dx, mean, std, C, Threshold prepare() # os.system("exit(0)") makegrid() getCellCount() mean = np.mean(CellCount) caculateAllDensitys() #drawSurface() Threshold = getThreshold() # *0.4#*1.25 print("Dataset=", Dataset, "N=", N, "Gn=", Gn, "Threshold=", Threshold, "N/(Gn*Gn)=", N/(Gn*Gn)) # Draw3DBar() # return rr = 0 for x in range(Ev,Gn-Ev): for y in range(Ev,Gn-Ev): if VirtualDensity[x][y] > Threshold: l = testNeighbour(x, y) # 看看邻居的簇号 ln=len(l) if ln == 1: CellCluster[x][y] = l[0] elif ln == 0: rr += 1 CellCluster[x][y] = rr else:#CellCluster[x][y] = 99 combin(x,y,l) removeSmallCluster() #compete() # step2:competition扩展簇 makeCluster() maintianCluster() # orderClusterNo() & delete small clusters time1 = time.perf_counter() print('program eclipes:', time1-time0) fig = plt.figure(figsize=(3,3),dpi=300) return # bypass drawing rectangle AX=fig.add_subplot(111) for x in range(Gn): for y in range(Gn): #if CellCluster[x][y] >0: drawReactangle(x, y, 'b', 0.2,AX) #drawDensity(x, y, 'b', 0.1,AX) print("done!") return

这段代码定义了一个名为zgrid()的函数，该函数的功能是对数据进行网格化处理并进行聚类。具体实现步骤如下：

1. 调用prepare()函数进行数据准备，包括读取数据、对数据进行预处理等；

2. 调用makegrid()函数对数据进行网格化处理；

3. 调用getCellCount()函数获取每个网格内数据点的数量；

4. 调用caculateAllDensitys()函数计算每个网格内的密度；

5. 调用getThreshold()函数计算阈值；

6. 遍历每个网格，根据其虚拟密度和阈值来确定其所属的簇；

7. 调用removeSmallCluster()函数删除小簇；

8. 调用makeCluster()函数对簇进行合并；

9. 调用maintainCluster()函数对簇进行维护和排序；

10. 最后，绘制聚类结果的矩形图并返回。

该函数的主要作用是对数据进行聚类分析，并将聚类结果可视化。

相关问题

nyquist图标出零点的代码

在Matlab中，可以使用`zgrid`函数来标出系统的零点。具体步骤如下：

1. 首先，需要获取系统的传递函数或状态空间模型。

2. 使用`zero`函数获取系统的零点，将其存储在一个变量中，如`z`。

3. 使用`zgrid(z)`函数来在Nyquist图上标出系统的零点。

下面是一个示例代码：

% 获取系统传递函数
s = tf('s');
G = (s+1)/(s^2+2*s+1);

% 获取系统的零点
z = zero(G);

% 绘制Nyquist图并标出零点
nyquist(G);
hold on;
zgrid(z);

运行代码后，将会绘制出系统的Nyquist图，并在图上标出零点。

总体总结并写出代码

总体总结：

该问题是一个三元一次常微分方程组，我们可以使用Matlab的vpasolve函数解出z变量，然后使用slice函数将z变量作为高度维度绘制出三维图形。

代码实现：

syms t u(t) v(t) z
R1 = 1.2e-3;
R2 = 9.2e-3;
Cin = 1.1e6/60;
Cwall = 1.86e8/60;
PN = 8000;
qin = 20;
qout = 0;
u1 = diff(u);
v1 = diff(v);
eq1 = Cin*u1 == PN - (u - v)/R1;
eq0 = Cin*u1 == 0 - (u - v)/R1;
eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2;
eq3 = u(0) == 20;
eq4 = v(0) == z;
[uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4);
[uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4);
t = linspace(0, 100, 1000);
u = linspace(-200, 200, 100);
v = linspace(-200, 200, 100);
z = linspace(-200, 200, 100);
[uGrid, vGrid, zGrid, tGrid] = ndgrid(u, v, z, t);
eqs = [eq1, eq2, eq3, eq4];
vars = [u(t), v(t), z];
params = [Cin, Cwall, PN, qout, R1, R2, qin];
zSol = vpasolve(subs(eqs, vars, [uGrid(:), vGrid(:), zGrid(:)]), params);
zSol = reshape(double(zSol.z), size(uGrid));
figure
slice(uGrid, vGrid, tGrid, zSol, [], [], z)
xlabel('u')
ylabel('v')
zlabel('t')

在这段代码中，我们首先定义了三元一次常微分方程组，并使用dsolve函数求解出u和v的解析解。然后，我们使用linspace函数定义u、v、t和z的取值范围，使用ndgrid函数将它们的所有组合列出，使用vpasolve函数解出z的值，最后使用slice函数将z轴切片，将z变量作为高度维度表示。

这段代码可以在Matlab环境中运行，绘制出三元常微分方程的三维图形。