利用python语言,编写随机输入1到n的字符串,利用LD算法求出编辑距离矩阵,以及利用python plt库求得二维权值图的程序
时间: 2024-06-10 22:06:56 浏览: 4
好的,这是一个计算问题,可以回答。以下是利用 Python 编写的程序示例:
```python
import random
from Levenshtein import distance
import matplotlib.pyplot as plt
n = 10 # 字符串长度
# 随机生成两个长度为 n 的字符串
s1 = ''.join(random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') for _ in range(n))
s2 = ''.join(random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') for _ in range(n))
# 计算编辑距离矩阵
edit_matrix = [[distance(s1[:i], s2[:j]) for j in range(n+1)] for i in range(n+1)]
# 绘制二维权值图
plt.matshow(edit_matrix, cmap='Blues')
plt.xticks(range(n+1), [''] + list(s2))
plt.yticks(range(n+1), [''] + list(s1))
plt.show()
```
运行该程序,即可得到一个随机生成的字符串,以及对应的编辑距离矩阵和二维权值图。
相关问题
已知邻接矩阵,利用python画出连通图,并求从起点到终点的所有连通路径,画出路径图
好的,我可以帮你实现这个问题。首先,我们需要使用 Python 的图形库来绘制图形。这里我选择使用 NetworkX 和 Matplotlib 库。安装方式如下:
```python
!pip install networkx matplotlib
```
然后,我们可以根据邻接矩阵创建一个 NetworkX 的图对象,然后绘制出来。代码如下:
```python
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 邻接矩阵
adj_matrix = [
[0, 1, 1, 0],
[1, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 1],
[0, 1, 1, 0]
]
# 创建图对象
G = nx.Graph()
# 添加节点
for i in range(len(adj_matrix)):
G.add_node(i)
# 添加边
for i in range(len(adj_matrix)):
for j in range(i, len(adj_matrix[i])):
if adj_matrix[i][j] == 1:
G.add_edge(i, j)
# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()
```
这段代码会根据邻接矩阵创建一个无向图对象,并使用 Spring-Layout 算法布局节点,最终绘制出来。你可以根据自己的需要调整布局算法和绘图参数。
接着,我们可以使用 DFS 算法来求解从起点到终点的所有连通路径。代码如下:
```python
# 深度优先搜索算法
def dfs_paths(graph, start, goal):
stack = [(start, [start])]
while stack:
(vertex, path) = stack.pop()
for next_vertex in graph[vertex] - set(path):
if next_vertex == goal:
yield path + [next_vertex]
else:
stack.append((next_vertex, path + [next_vertex]))
# 求解从起点到终点的所有连通路径
start = 0
goal = 3
paths = list(dfs_paths(G, start, goal))
print(paths)
```
这段代码会从起点开始进行深度优先搜索,直到找到终点或者搜索完整个图。每次搜索到一个路径,就将其添加到结果列表中。最终,我们可以得到从起点到终点的所有连通路径。
最后,我们可以根据路径列表绘制出路径图。代码如下:
```python
# 绘制路径图
path_G = nx.DiGraph()
for path in paths:
for i in range(len(path) - 1):
path_G.add_edge(path[i], path[i+1])
pos = nx.spring_layout(path_G)
nx.draw(path_G, pos, with_labels=True)
plt.show()
```
这段代码会根据路径列表创建一个有向图对象,并绘制出来。你可以根据自己的需要调整布局算法和绘图参数。完整代码如下:
使用python语言利用随机森林反演土壤有机质含量并制出有机质含量图
好的,下面是一个使用Python语言利用随机森林反演土壤有机质含量并制图的示例代码:
首先,我们需要导入需要的库:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
```
接着,我们需要准备数据集。这里我们假设已经有一个包含了土壤有机质含量和其他几个与之相关的特征的数据集,可以从csv文件中读取:
```python
data = pd.read_csv('soil_data.csv')
```
然后,我们需要将数据集划分为训练集和测试集:
```python
X = data.drop('Soil Organic Matter', axis=1)
y = data['Soil Organic Matter']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
```
接下来,我们可以创建一个随机森林回归模型,并使用训练集进行拟合:
```python
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)
rf.fit(X_train, y_train)
```
然后,我们可以使用测试集进行预测,并计算模型的均方误差和决定系数:
```python
y_pred = rf.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
print('R^2:', r2)
```
接下来,我们可以制作一个散点图来展示实际值和预测值之间的关系:
```python
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual Organic Matter')
plt.ylabel('Predicted Organic Matter')
plt.title('Random Forest Regression')
plt.show()
```
最后,我们可以使用训练好的模型对新的土壤样本进行有机质含量的预测,并将预测结果绘制在地图上:
```python
import geopandas as gpd
# 读取土壤样本数据的shp文件
samples = gpd.read_file('soil_samples.shp')
# 对每个土壤样本预测有机质含量
samples['predicted_organic_matter'] = rf.predict(samples[['Feature1', 'Feature2', 'Feature3']])
# 绘制预测结果地图
samples.plot(column='predicted_organic_matter', cmap='YlGnBu', legend=True)
plt.title('Predicted Soil Organic Matter')
plt.show()
```
其中,Feature1、Feature2和Feature3分别表示土壤样本的三个特征值。运行以上代码,即可得到有机质含量预测结果的地图。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)