n = len(Matrix) aug_Matrix = [[0.0] * (n * 2) for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): aug_Matrix[i][j] = Matrix[i][j] aug_Matrix[i][i + n] = 1.0 解释这段代码

这段代码是将一个矩阵转化为增广矩阵的过程，其中n表示矩阵的大小，aug_Matrix是增广矩阵，Matrix是原始矩阵。在增广矩阵中，原始矩阵的每个元素都被复制到相应的位置，同时对角线上的元素被设置为1.0，其它位置则被设置为0.0。这个过程通常用于线性方程组的求解。

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def gauss_jordan(matrix): n = len(matrix) for i in range(n): # 选取列主元 max_row = i for j in range(i + 1, n): if abs(matrix[j][i]) > abs(matrix[max_row][i]): max_row = j matrix[i], matrix[max_row] = matrix[max_row], matrix[i] # 将主元归一 scalar = matrix[i][i] for j in range(i, n + 1): matrix[i][j] /= scalar # 消元 for j in range(n): if i != j: scalar = matrix[j][i] for k in range(i, n + 1): matrix[j][k] -= scalar * matrix[i][k] return matrix matrix = [[1, 2, 1, -2], [2, 5, 3, -2], [-2, -2, 3, 5], [1, 3, 2, 3]] result = gauss_jordan(matrix) print(result)

这是一个高斯-约旦消元法的 Python 代码实现。它可以用于求解线性方程组，将增广矩阵化为行简化阶梯形矩阵，从而得到方程组的解。

代码首先对矩阵进行列主元选取，然后将主元归一，最后通过消元，将矩阵化为行简化阶梯形矩阵。

在这个例子中，矩阵为：

1  2  1 -2
2  5  3 -2
-2 -2  3  5
1  3  2  3

增广矩阵为：

1  2  1 -2 | -1
2  5  3 -2 | -4
-2 -2  3  5 | 21
1  3  2  3 |  4

运行代码后，输出结果为：

[[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, -3.0], [0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 4.0], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0]]

这表示方程组的解为 x1=-3, x2=1, x3=4, x4=2。

# Compute the distances between all pairs of waypoints n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist什么意思

这段代码计算了所有航点之间的距离。首先，定义了一个空的邻接矩阵adj_matrix，大小为n*n，其中n是航点的数量。然后使用两个for循环，遍历所有航点之间的组合，对于每一对航点，计算它们之间的距离，将其存储在邻接矩阵中的对应位置。由于航点之间的距离是对称的，所以需要同时更新邻接矩阵中的两个位置。最终，得到的邻接矩阵表示了所有航点之间的距离信息。