m,d = all_np(arrive) #print(result) #print(m) attraction.append(d) r.append(list(m[0])) occurrence =np.sum(r,axis=0) #axis=0 表示在第一个维度上求和,列表只有一个维度 print(occurrence )#发生量 r.append(occurrence ) #print(attraction) # 吸引量 #print(r) r1[i, :, :] = r a1 = np.zeros((11, 11)) for k in range(0, 11): for j in range(0, 11): a = 0.1 * attraction[k] * occurrence[j] a1[k, j] = a / distance[k, j] print(r1) #print(a1) 什么意思

您的代码片段中，首先调用 `all_np()` 函数，并将 `arrive` 作为参数传入。函数返回两个值，分别赋值给 `m` 和 `d`。
然后将 `d` 添加到 `attraction` 列表中。
接下来，将 `m[0]` 转换为列表并添加到 `r` 列表中。
使用 `np.sum()` 函数对 `r` 列表进行求和，将结果存储在 `occurrence` 变量中。
然后将 `occurrence` 添加到 `r` 列表中。
将列表 `r` 赋值给 `r1[i, :, :]`。
创建一个大小为 (11, 11) 的全零数组 `a1`。
接下来使用双重循环遍历 `k` 和 `j`，计算 `a` 的值，并将结果除以 `distance[k, j]`，然后将计算结果赋值给 `a1[k, j]`。
最后打印出 `r1` 数组的值。

相关问题

r1=np.zeros((24,12,12)) #三维矩阵 # np.zeros((11,11)) for i in range(0, 24): r = [] attraction=[] for CSV in list_csv: #if CSV.endswith(str(i)+'.csv'): # print(CSV) # print(str(i)+'.csv') # print(CSV.split('\\')[-1]) if CSV.split('\\')[-1] == (str(i)+'.csv'): print(CSV) df = pd.read_csv( CSV, index_col=0) #index_col用来指定表格的索引值 index_col=0 是将第一列作为索引 #print(df) set_off = np.array(df['开始城区'][0:len(df)].astype(str))#获取开始城区 arrive = np.array(df['结束城区'][0:len(df)].astype(str))#获取离开城区 #astype数据转换类型，转换成字符串存到数组中 # df[col][row]读取某个单元格 先列后行 上面代码表示为读取多行一列 # df['结束城区'][0:len(df)].astype(str) 表示对指定行和列进行类型转换 df=dateframe #print(arrive) m,d = all_np(arrive) #print(result) #print(m) attraction.append(d) r.append(list(m[0])) occurrence =np.sum(r,axis=0) #axis=0 表示在第一个维度上求和,列表只有一个维度 print(occurrence )#发生量 r.append(occurrence ) #print(attraction) # 吸引量 #print(r) r1[i, :, :] = r a1 = np.zeros((11, 11)) for k in range(0, 11): for j in range(0, 11): a = 0.1 * attraction[k] * occurrence[j] a1[k, j] = a / distance[k, j] print(r1) 什么意思

这段代码的意思是创建一个三维矩阵 `r1`，其维度为 24x12x12。然后通过循环遍历一个名为 `list_csv` 的列表，读取其中的 CSV 文件，并提取其中的数据。在每个 CSV 文件中，根据特定条件筛选出所需的数据，并存储到相应的数组中。接着，对这些数据进行计算和处理，生成新的数组 `occurrence` 和 `a1`。最后，将 `occurrence` 添加到原始数据数组 `r` 中，并将其赋值给 `r1` 的相应位置。最后，打印输出 `r1`。

需要注意的是，代码中使用了一些函数和变量，例如 `np.zeros()`、`pd.read_csv()`、`np.array()`、`astype()`、`np.sum()` 和 `distance`。在这段代码中，可能还有其他相关的变量和函数没有提供，所以无法完全理解其含义。

def fuzhi(z): if z.name!=None: if z.name in batch_solution_dict: SAV_index=batch_solution_dict[z.name] d_s='d'+str(z.name) s_e='s'+str(SAV_index) arrive_time_temp=SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['arrive_time'] SAV_loc=SAV_Demand_Graph.node()[s_e]['SAV_location'] is_future=SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['is_future'] real_waiting_time=360-SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['weight'] #赋值 if is_future==0: all_trip_time=datetime.timedelta(seconds=(real_waiting_time+z.destination_time+z.real_time)) bisect.insort(arrive_time,[z.pickup_datetime+all_trip_time,z.destination_node,SAV_index]) Nodes[SAV_loc]['SAV_ID'].remove(SAV_index) else : all_trip_time=datetime.timedelta(seconds=(real_waiting_time+z.destination_time+z.real_time)) bisect.insort(arrive_time,[z.pickup_datetime+all_trip_time,z.destination_node,SAV_index]) arrive_time.remove(arrive_time_temp) batch_solution_results[z.name]=[real_waiting_time,SAV_index,is_future] else: batch_solution_results[z.name]=[None,None,None] else: print(q,b)

这是一个Python函数，输入参数为z。函数的作用是根据z的属性值来获取一些信息，并进行一些计算。具体来说，如果z的name属性不为空，且在batch_solution_dict中存在，那么就会获取一些与SAV相关的信息，包括到达时间、位置、是否为未来需求以及实际等待时间。