讲这段代码从MATLAB转换成python：center = mf*(data+alfa*data1)./((ones(size(data, 2), 1)*sum(mf'))'*(1+alfa));

时间: 2023-12-17 18:05:08 浏览: 162
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matlab代码转换为python代码

对于这个问题，我可以为您提供一份Python代码参考，代码如下： ``` import numpy as np # data, data1, mf, alfa 为对应数据和参数 center = mf * (data * alfa * data1) / (np.sum(mf, axis=1) * (1 - alfa)) ``` 这段代码会将MATLAB语言的变量和运算符转换成对应的Python语言变量和运算符，实现所需的功能。
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matlab分时代码-matpy:从MATLAB调用Python

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matlab源程序（可以借鉴）

通信中M序列是一个重要的关键，该程序是M序列产生程序

load Z_data2.mat %加载Z数据 i=1; % %%%--------------------------------- f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; mu_c=12.5664e-7; sigma_c=5.8e7; epslon=8.85e-12; tdelta = -5.7e-10.*f+0.075; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b); z0 = sqrt(L./C); alfa = R./2./z0+G.*z0./2; beta = 2.*pi.*f.*sqrt(L.*C); gama = alfa+beta.*1i; F0=zeros(1,991); g=gama; %给γh赋值 %%%----------------------------------- M = zeros(1, 991); % 创建1x991的矩阵M，初始值为0 i = 1; %%%--------------------------------------- syms f F0=zeros(1,991); for x=0:100/991:100 for i=1:991 f0=Z_data2.*exp(-2.*gama.*x);%被积函数f0(f，x） F0=int(f0,f,1e6,100e6);%对f积分的F(x） end end figure(1) %图像1 xout = 0:100/991:100; yout = double(subs(F0,x,xout)); plot(xout,F0) xlabel('x') ylabel('h(x）') title('h(x)关于x的二维曲线')该程序中有什么问题

6. 在第33行，应该将alfa和beta的计算公式改为alfa = R./2./z0+G.*z0./2; beta = 2.*pi.*f.*sqrt(L.*C)。 7. 在第34行，gama的计算公式已经在第30行中计算了，无需再次计算。 8. 在第36行，将gama的值赋给g时，...
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以下MATLAB代码有什么问题怎么修改%RBF identification clear all; close all; alfa=0.05; xite=0.15; x=[-5,5]'; b=3*ones(5,1); c=[-1 -0.5 0 0.5 1; -1 -0.5 0 0.5 1]; w=rands(5,1); w_1=w;w_2=w_1; d_w=0*w; y_1=-5; ts=0.001; for k=1:1:10000 time(k)=k*ts; u(k)=sin(k*ts); y(k)=[u(k)-0.9*y_1(k)]/[1+y_1(k)^2]; x(1)=u(k); x(2)=y_1; for j=1:1:5 h(j)=exp(-norm(x-c(:,j))^2/(2*b(j)*b(j))); end ym(k)=w'*h'; em(k)=y(k)-ym(k); d_w(j)=xite*em(k)*h(j); w=w_1+d_w+alfa*(w_1-w_2); y_1=y(k); w_2=w_1; w_1=w; end figure(1); subplot(211); plot(time,y,'r',time,ym,'k:','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('y and ym'); legend('ideal signal','signal approximation'); subplot(212); plot(time,y-ym,'k','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('error');

在这段代码中，有一个错误是在计算d_w时，j的取值范围不正确。应该在计算h(j)时同时计算d_w(j)，因此应该将d_w(j)的计算放入for j循环中。 以下是修改后的代码： % RBF identification clear all; close all;...

#include<iostream> using namespace std; #define pi 3.1415926 struct coord { double x; double y; }; double cot(double a); double DmsToRad(double Dms); coord For_Insec(double xA, double yA, double xB, double yB, double alfa, double beta, double a); int main() { double a; cout << "请申明坐标编号注记方式（逆时针为1，顺时针0："; cin >> a; cout << endl; double x1, y1, x2, y2, alfa, beta; cout << "请输入已知坐标点A的x,y坐标："; cin >> x1 >> y1; cout << endl; cout << "请输入已知坐标点B的x,y坐标："; cin >> x2 >> y2; cout << endl; cout << "请输入测量角度α和β："; cin >> alfa >> beta; coord p; p = For_Insec(x1, y1, x2, y2, alfa, beta, a); cout << endl; cout << "待定点P的坐标xp=" << p.x << " ,y=" << p.y; return 0; } double cot(double a)//cot三角函数 { return cos(a) / sin(a); } double DmsToRad(double Dms)//角度转换函数 { int i_Deg = (int)Dms; double temp = (Dms - i_Deg) * 100; int i_Min = (int)temp; double sec = (temp - i_Min) * 100; double Rad = (i_Deg + i_Min / 60.0 + sec / 3600)*pi / 180; return Rad; } coord For_Insec(double xA, double yA, double xB, double yB, double alfa, double beta, double a) { alfa = DmsToRad(alfa); beta = DmsToRad(beta); coord p; if (a)//逆时针注记 { p.x = (xA*cot(beta) + xB*cot(alfa) + (yB - yA)) / (cot(alfa) + cot(beta)); p.y = (yA*cot(beta) + yB*cot(alfa) + (xA - xB)) / (cot(alfa) + cot(beta)); } else { p.x = (xA*cot(beta) + xB*cot(alfa) + (yA - yB)) / (cot(alfa) + cot(beta)); p.y = (yA*cot(beta) + yB*cot(alfa) + (xB - xA)) / (cot(alfa) + cot(beta)); } return p; }优化上面代码

这段代码实现的功能是计算两条直线的交点坐标。以下是我对这段代码的一些优化建议： 1. 不使用#define定义常量pi，可以使用const关键字定义一个常量pi，更加安全可靠。 2. 可以将角度转换函数DmsToRad()中的计算...

说明以下这段脚本的目的. conlevel<-function(k,n,mu,s,alfa=O.O5,estimator=matrix(NA,1,2)){ time.start=Sys.time() id=O; t.alpha=qt(1-O.5*alfa,n-1) for (i in 1:k){ x<-rnorm(n,mu,s) xbar<-mean(x) sigma<-sd(x) temp<-1*(abs(xbar-mu)<=sigma*t.alpha/sqrt(n)) id<-id+temp } level<-id/k time.end=Sys.time() time.needed<-as.numeric(time.end-time.start) estimator[,1]<-level estimator[,2]<-time.needed estim<-as.data.frame(estimator) names(estim)<-c(“EcL”,“Time”) list(estim=estim) } conlevel(1OOO,2O,1O,2)

这段脚本的目的是实现一个函数conlevel，用于计算均值置信区间的覆盖率。具体而言，该函数通过模拟抽样来生成k个样本，每个样本包含n个从均值为mu、标准差为s的正态分布中随机抽取的数据点。对于每个样本，计算样本...

function [Fyrr,Fxrr,dFx_ds_4,dFy_ds_4]= fcn(Fzrr,alfa4,Srr,urr,mu) % This block supports an embeddable subset of the MATLAB language. % See the help menu for details. epsilon=0.015; Ca=30000; Cs=50000; Lamda=muFzrr(1-epsilonurrsqrt(Srr^2+(tan(alfa4))^2))(1-Srr)/(2sqrt(Cs^2Srr^2+Ca^2(tan(alfa4))^2)); if Lamda<1 f=Lamda*(2-Lamda); Fyrr=Catan(alfa4)f/(1-Srr); Fxrr=CsSrrf/(1-Srr); dFx_ds_4=(5Fzrrmu*((Fzrrmu(Srr - 1)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(20000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - 2)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(2*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) + (5FzrrSrrmu((3urr(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1)((Fzrrmu*((3urr(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(20000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - (FzrrSrrmu*(Srr - 1)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(800*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(3/2)) + (3FzrrSrrmuurr*(Srr - 1))/(4000000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))))/(2(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - (125FzrrSrr^2mu((Fzrrmu(Srr - 1)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(20000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - 2)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(2*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(3/2)) + (3FzrrSrr^2muurr*((Fzrrmu(Srr - 1)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(20000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - 2))/(80*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2)); dFy_ds_4=(3Fzrrmutan(alfa4)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1)((Fzrrmu*((3urr(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(20000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - (FzrrSrrmu*(Srr - 1)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(800*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(3/2)) + (3FzrrSrrmuurr*(Srr - 1))/(4000000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))))/(2(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - (75FzrrSrrmutan(alfa4)((Fzrrmu*(Srr - 1)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(20000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - 2)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(2*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(3/2)) + (9FzrrSrrmuurrtan(alfa4)((Fzrrmu(Srr - 1)((3urr*(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2))/200 - 1))/(20000*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)) - 2))/(400*(25Srr^2 + 9tan(alfa4)^2)^(1/2)(Srr^2 + tan(alfa4)^2)^(1/2)); else f=1; Fyrr=Catan(alfa4)f/(1-Srr); Fxrr=CsSrrf/(1-Srr); dFx_ds_4=(50000Srr)/(Srr - 1)^2 - 50000/(Srr - 1); dFy_ds_4=(30000*tan(alfa4))/(Srr - 1)^2; end

这是一段 MATLAB 代码，用于计算轮胎力和其对应的导数。其中输入参数为 Fzrr（轮胎负载），alfa4（轮胎侧偏角），Srr（轮胎滑移率），urr（轮胎旋转速度）和 mu（路面摩擦系数）。输出参数为 Fyrr（侧向力），Fxrr...

gama = alfa+beta.*1i; g=gama; %%%----------------------------------- i = 1; M = zeros(1, 991); while(i <= 991) % 逐一读取Z数据 z = Z_data2(1, i); % 给Z(f)赋值 F0 = z * exp(-2 * gama * x); % 被积函数F(f, x) h = int(F0, x, 1e6, 100e6); % 对f积分的F(x) result = vpa(h, 6); M(i) = result; % 结果写入M i = i + 1; end使M（I）

在这段代码中，gama是一个复数，由alfa和beta构成，g的值与gama相同。 然而，我注意到代码中的两个变量（alfa和beta）并未定义，因此无法判断代码的实际目的和背景。如果你能提供更多的代码和背景信息，我可以更好...

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