zeroCounter = sum(sum(data(2:end, i:i+2), 2) == 0);
时间: 2024-03-04 20:52:49 浏览: 15
这行代码是在对一个二维数组`data`的第`i`到`i+2`列进行处理,并计算其中连续的三个元素中有多少个元素的值为0。
具体解释如下:
- `data(2:end, i:i+2)`:取`data`数组中第`i`到`i+2`列的第二行开始的所有行。
- `sum(data(2:end, i:i+2), 2)`:对上一步结果中的每行元素进行求和,得到一个列向量,表示每行的和。
- `sum(data(2:end, i:i+2), 2) == 0`:将上一步结果中的每个元素与0进行比较,返回一个布尔型向量。
- `sum(sum(data(2:end, i:i+2), 2) == 0)`:对上一步结果中的每个元素进行求和,得到一个标量,表示值为0的元素个数。
最终结果赋值给变量`zeroCounter`,表示每列中连续的三个元素中有多少个元素的值为0。
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clc clear; close all %% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); data = data(1:101,:); data2 = importdata("C1_4_4.TXT"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end;请写出上述伪代码
这是一段MATLAB代码,主要功能是读入一个TXT文件中的数据,并根据数据中的位置信息,计算任意两个任务点之间的距离。
具体代码如下:
```matlab
clc
clear
close all
%% 读入参数
data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); % 读取TXT文件中的数据
data = data(1:101,:); % 取前101行数据
data2 = importdata("C1_4_4.TXT");
local_data = data(:,2:3); % 取位置信息
task = data(2:end,4); % 取任务信息
tasknum = length(task); % 任务数量
dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); % 初始化任务之间的距离矩阵
%% 计算任务之间的距离
for i = 1:tasknum+1
for j = 1:tasknum+1
dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); % 计算任务i和任务j之间的距离
end
end
```
其中,`readmatrix`函数用于读取TXT文件中的数据,`importdata`函数也可以读取TXT文件,但会将文件中的数据全部读入为一个字符串数组,需要进行一些处理。`local_data`矩阵存储了数据中每个任务点的位置信息,`task`向量存储了每个任务点的任务信息,`tasknum`记录了任务点的数量。`dist`矩阵是一个(tasknum+1)*(tasknum+1)的矩阵,用于存储任意两个任务点之间的距离。在代码的最后,使用两层循环计算出了每个任务点之间的距离,并存储在`dist`矩阵中。
% 假设 data 是一个 5415x1098 的数组,保存了所有的数据 studentCount = 5415; % 学生数量 dayCount = 366; % 天数数量 % 初始化一个空的逻辑向量来保存需要删除的列的索引 deleteColumns = false(1, dayCount * 3); % 遍历每一天 for i = 1:3:(dayCount * 3) % 计算每一天三餐消费总额为 0 的学生数量 zeroCounter = sum(sum(data(:, i:i+2), 2) == 0); % 如果三餐消费总额为 0 的学生数量超过总学生数量的 90%,标记这一天的数据列需要被 删除 if zeroCounter / studentCount > 0.9 deleteColumns(i:i+2) = true; end end % 删除需要被删除的列 data(:, deleteColumns) = []; % 计算并显示已删除的列 deletedColumns = find(deleteColumns); disp('Deleted columns: '); disp(deletedColumns
这段代码的作用是对一个保存学生每天三餐消费总额的数据进行处理,删除其中超过总学生数量 90% 三餐总额为 0 的数据列,并输出已删除的列的索引。其中,data 是保存数据的数组,studentCount 是学生数量,dayCount 是天数数量。在代码中,首先初始化一个空的逻辑向量 deleteColumns 来保存需要删除的列的索引,然后遍历每一天,计算每一天三餐消费总额为 0 的学生数量,如果超过总学生数量的 90%,则标记这一天的数据列需要被删除。最后,根据 deleteColumns 中保存的需要删除的列的索引,删除需要被删除的列,并输出已删除的列的索引。
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