corr += (k % (_accel - _pos_acc).normalized()) * _param_att_w_acc.get();

时间: 2023-12-07 17:01:22 浏览: 88
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image_corr_calculate.rar_corr 匹配_图像模板匹配_模板匹配

这段代码是一个计算相关性(corr)的公式。首先,括号内的部分是将变量_k(代表一个数值)对变量_pos_acc(代表一个向量)的差值进行归一化处理。归一化使得差值的模长为1,方便后续计算。然后,%符号表示取余操作,将k对归一化后的差值取余。最后,取余的结果乘以参数_param_att_w_acc的值,得到最终的相关性(corr)。 这段代码可以用来描述某种物理系统中的相关性计算过程。其中,_accel和_pos_acc表示物体的加速度和位置加速度,_param_att_w_acc是相关性计算中的一个参数。通过计算得到的相关性corr可以用来决定物体的某种行为或调整。具体来说,k通过取余操作和参数的相乘,可能用来控制物体的运动速度、方向或其他相关参数。 总结来说,这段代码是在物理系统中进行相关性计算,并通过相关性来调整物体的行为或参数。
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优化一下代码,在以下代码所画的散点图中,将x1作为水平坐标轴,x2作为竖直坐标轴,画出散点图。代码如下:import turtle import random def corr_coef(x, y): n = len(x) mean_x = sum(x) / n mean_y = sum(y) / n term1 = sum((x[i] - mean_x) * (y[i] - mean_y) for i in range(n)) term2 = sum((x[i] - mean_x)**2 for i in range(n)) * sum((y[i] - mean_y)**2 for i in range(n)) return term1 / (term2**0.5) n = random.randint(101, 500) # 生成列表的随机长度 x1 = [random.uniform(0,1) for i in range(n)] x2 = [random.uniform(0,1) for i in range(n)] r = corr_coef(x1, x2) t = turtle.Turtle() t.color('blue') t.shape('circle') # 设置画布大小和坐标范围 turtle.setup(600, 600) turtle.tracer(False) t.speed(10) min_val = min(min(x1), min(x2)) # 计算最小值和最大值以适应绘图区域 max_val = max(max(x1), max(x2)) turtle.screensize(0, 0) # 重置屏幕大小 turtle.setworldcoordinates(min_val-0.1, min_val-0.1, max_val+0.1, max_val+0.1) t.penup() t.goto(x1[0], x2[0]) t.pendown() for i in range(1,n): t.goto(x1[i],x2[i]) t.stamp() # x1和x2为坐标轴的散点图 t.penup() t.goto(min_val-0.05,min_val-0.05) t.pendown() t.goto(max_val+0.05,max_val+0.05) t.penup() t.goto(min_val - 0.05, max_val + 0.05) t.pendown() t.goto(max_val + 0.05, min_val - 0.05) # 绘制相关系数 turtle.penup() turtle.setworldcoordinates(min_val-0.1, min_val-0.1, max_val+0.1, max_val+4) # 设置绘图区域 turtle.goto(sum([min_val, max_val])/2, max_val+2) turtle.setworldcoordinates(min_val-0.1, min_val-0.1, max_val+0.1, max_val+0.1) # 设置坐标轴位置 turtle.mainloop()

static void pvq_pyr_project(const Word16 dim_proj, /* end vector dimension+1 */ const Word16 *xabs, /* absolute vector values */ Word32 L_xsum, /* absolute vector sum over dim */ Word16 num, /* target number of pulses */ Word16 * y, /* projected output vector */ Word16 *pulse_tot_ptr, Word32 *L_xy_ptr, /* accumulated correlation Q(in+0+1) = Qin+1 */ Word32 *L_yy_ptr /* accumulated energy Q0 */ ) { // pvq_pyr_project(dim, xabs, L_xsum, pulses_proj[0], y_far, &pulse_tot_far, &L_xy, // &L_yy); /* outlier submode projection */ Dyn_Mem_Deluxe_In( Counter i; Word32 L_tmp, L_num; Word16 den, shift_num, shift_den, shift_delta, proj_fac; ); *pulse_tot_ptr = 0; move16(); *L_xy_ptr = L_deposit_l(0); *L_yy_ptr = L_deposit_l(0); shift_den = norm_l(L_xsum); /* x_sum input Qin */ den = extract_h(L_shl_pos(L_xsum, shift_den)); /* now in Qin+shift_den */ L_num = L_deposit_l(num); shift_num = sub(norm_l(L_num), 1); L_num = L_shl_pos(L_num, shift_num); /* now in Q0 +shift_num -1 */ proj_fac = div_l(L_num, den); /* L_num always has to be less than den<<16 , norm_l-1 makes that happen */ shift_delta = sub(shift_num, shift_den); FOR (i = 0; i < dim_proj; i++) { L_tmp = L_mult(proj_fac, xabs[i]); /* Q shift_delta + PVQ_SEARCH_QIN */ y[i] = extract_h(L_shr(L_tmp, shift_delta)); move16(); /* to Q0 with floor , and potential sturation */ ; *pulse_tot_ptr = add(*pulse_tot_ptr, y[i]); /* Q0 */ *L_yy_ptr = L_mac0(*L_yy_ptr, y[i], y[i]); /* Energy, Q0 */ *L_xy_ptr = L_mac(*L_xy_ptr, xabs[i], y[i]); /* Corr, Q0*Q12 +1 --> Q13 */ } Dyn_Mem_Deluxe_Out(); }

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False)) 33 34 index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 35 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 36 37 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 38 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 39 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 40 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 41 VIF_list 42 43 44 pca = PCA(n_components=0.9) 45 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 46 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 47 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 48 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 49 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 50 new_train_pca_90.describe()

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