index_array = index_array([1:index_temp-1 index_temp+1:end]);

时间: 2024-05-28 08:13:01 浏览: 9
这行代码是在MATLAB中进行数组操作,用于删除数组中指定索引位置的元素。具体解释如下: - `index_array`:要进行操作的数组。 - `[1:index_temp-1 index_temp+1:end]`:创建一个新的索引数组,其中不包括原数组中索引位置为`index_temp`的元素。`1:index_temp-1`表示从第一个元素到`index_temp-1`位置的元素,`index_temp+1:end`表示从`index_temp+1`位置到最后一个元素的元素。 - `index_array([1:index_temp-1 index_temp+1:end])`:使用新的索引数组来选择原数组中需要保留的元素,从而删除了索引位置为`index_temp`的元素。
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vector<BossFacesDirData> boss_face_dir_data_vec; boss_face_dir_data_vec.clear(); for (int a = 0; a < boss_faces.size(); a++) { boss_face_dir_data.dir_num = 0; double temp_dir1[3]; getFaceDir(boss_faces[a], temp_dir1); int is_eq = 0; for (int b = 0; b < boss_faces_dirs.size(); b++) { double temp_dir2[3]; temp_dir2[0] = boss_faces_dirs[b].X; temp_dir2[1] = boss_faces_dirs[b].Y; temp_dir2[2] = boss_faces_dirs[b].Z; UF_VEC3_is_equal(temp_dir1, temp_dir2, 0.001, &is_eq); if (is_eq) { boss_face_dir_data.dir_num = b + 1; } } if (boss_face_dir_data.dir_num > 20) { break; } UF_VEC3_copy(temp_dir1, boss_face_dir_data.face_dir); boss_face_dir_data_vec.push_back(boss_face_dir_data); continue; 改进这段代码

根据你提供的代码,我对其进行了一些改进。主要的改进包括: 1. 使用 `std::vector` 的 `emplace_back` 方法来避免不必要的复制操作。 2. 使用 `std::find_if` 算法来查找具有相同方向的面的索引。 3. 使用 `std::unordered_map` 来存储面的方向向量,以便进行快速查找。 下面是改进后的代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> #include <algorithm> struct BossFacesDirData { int dir_num; double face_dir[3]; }; bool isEqual(const double* dir1, const double* dir2) { return (std::abs(dir1[0] - dir2[0]) < 0.001 && std::abs(dir1[1] - dir2[1]) < 0.001 && std::abs(dir1[2] - dir2[2]) < 0.001); } int main() { std::vector<BossFacesDirData> boss_face_dir_data_vec; boss_face_dir_data_vec.reserve(boss_faces.size()); std::unordered_map<std::array<double, 3>, int> boss_faces_dirs_map; for (int b = 0; b < boss_faces_dirs.size(); b++) { boss_faces_dirs_map[{boss_faces_dirs[b].X, boss_faces_dirs[b].Y, boss_faces_dirs[b].Z}] = b + 1; } for (int a = 0; a < boss_faces.size(); a++) { double temp_dir1[3]; getFaceDir(boss_faces[a], temp_dir1); auto it = std::find_if(boss_faces_dirs_map.begin(), boss_faces_dirs_map.end(), [&](const auto& pair) { return isEqual(pair.first.data(), temp_dir1); }); BossFacesDirData boss_face_dir_data; boss_face_dir_data.dir_num = (it != boss_faces_dirs_map.end()) ? it->second : 0; std::copy_n(temp_dir1, 3, boss_face_dir_data.face_dir); boss_face_dir_data_vec.emplace_back(std::move(boss_face_dir_data)); if (boss_face_dir_data.dir_num > 20) { break; } } // 输出分组结果 for (const auto& data : boss_face_dir_data_vec) { std::cout << "Dir Num: " << data.dir_num << ", Face Dir: " << data.face_dir[0] << ", " << data.face_dir[1] << ", " << data.face_dir[2] << std::endl; } return 0; } ``` 请注意,上述代码中的 `isEqual` 函数用于比较两个方向向量是否相等。你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改。此外,我假设你已经实现了 `getFaceDir` 函数来获取面的方向向量,并且 `boss_faces` 和 `boss_faces_dirs` 分别表示面和面方向的数据。

clc,clear; load('b.mat'); Q=vp(10); pp=vp(2); global space space = zeros(1e7,12); global ans_num ans_num = 0; global DB DB = vp(12); for v1 = 1:8 for v2 = v1+1:9 L1 = v2 - v1 - 1; L2 = 12 - v2; L = L1 + 2*L2; al = 2^L; for i=1:al aa = de2bi(i-1,L,2,'left-msb'); E = zeros(2,12); E(1,v1) = 1; E(2,v2) = 1; for j=1:L1 E(1,v1+j) = aa(j); end for j=1:L2 E(1,v2+j) = aa(L1+j); E(2,v2+j) = aa(L1+L2+j); end pe = E(1,:) | E(2,:); penum = 0; for j=v2+1:12 penum = penum + pe(j); end if(penum > 9-v2) continue; end re = mod(pp * E(:,:),2); w = [v1 v2]; s = zeros(1,12); d = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]; d(w) = []; s(v1) = 0; s(v2) = 0; t0 = 0; t1 = 0; T0 = zeros(1024,12); T1 = zeros(1024,12); for t = 1:1024 s(d) = Q(t,:); h=[]; for ii=1:4 rre = 0; for jj=1:12 rre = rre * 2 + mod(s(jj)+re(ii,jj),2); end h = [h rre]; end if(b(h(1)+1) == b(h(2)+1) && b(h(2)+1) == b(h(3)+1) && b(h(3)+1) == b(h(4)+1)) if(b(h(1)+1) == 0) t0 = t0+1; T0(t0,:) = s(:); else t1 = t1+1; T1(t1,:) = s(:); end end end combine_2(T0,T1,E,2,t0,t1); end end end

这是一段MATLAB代码,我可以将其转换为Python代码。以下是转换后的代码: ```python import numpy as np from numpy.matlib import repmat from scipy.io import loadmat b_data = loadmat('b.mat') vp_data = loadmat('vp.mat') b = b_data['b'][0] Q = vp_data['vp'][9] pp = vp_data['vp'][1] DB = vp_data['vp'][11] space = np.zeros((1e7, 12)) ans_num = 0 def de2bi(num, n, order, msb): if order == 2: b_str = bin(num)[2:].zfill(n) else: b_str = np.base_repr(num, base=order, padding=n) if msb == 'left-msb': b = np.array([int(b_str[i]) for i in range(n)]) else: b = np.array([int(b_str[n - i - 1]) for i in range(n)]) return b def combine_2(T0, T1, E, num, t0, t1): global space for i in range(1, t0 + 1): for j in range(1, t1 + 1): if np.all(T0[i, :] == T1[j, :]): continue temp = T0[i, :] + T1[j, :] if np.any(temp > 1): continue temp = np.append(temp, np.zeros((1,))) if np.any(temp[E == 1] == 0): continue temp = temp[:12] if np.any(temp > 1): continue if np.any(temp[E == 1] == 0): continue global ans_num ans_num += 1 space[ans_num, :] = temp if ans_num % 100000 == 0: print(ans_num) for v1 in range(1, 9): for v2 in range(v1 + 1, 10): L1 = v2 - v1 - 1 L2 = 12 - v2 L = L1 + 2 * L2 al = 2 ** L for i in range(al): aa = de2bi(i - 1, L, 2, 'left-msb') E = np.zeros((2, 12)) E[0, v1] = 1 E[1, v2] = 1 for j in range(L1): E[0, v1 + j + 1] = aa[j] for j in range(L2): E[0, v2 + j + 1] = aa[L1 + j] E[1, v2 + j + 1] = aa[L1 + L2 + j] pe = E[0, :] | E[1, :] penum = pe[v2:].sum() if penum > 9 - v2: continue re = pp * repmat(E, 2, 1) w = np.array([v1, v2]) s = np.zeros((1, 12)) d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) d[w - 1] = 0 d = d[d != 0] s[0, v1 - 1] = 0 s[0, v2 - 1] = 0 t0 = 0 t1 = 0 T0 = np.zeros((1024, 12)) T1 = np.zeros((1024, 12)) for t in range(1, 1025): s[0, d - 1] = Q[t - 1, :] h = np.array([]) for ii in range(4): rre = 0 for jj in range(12): rre = rre * 2 + np.mod(s[0, jj] + re[ii, jj], 2) h = np.append(h, rre) if b[int(h[0])] == b[int(h[1])] == b[int(h[2])] == b[int(h[3])]: if b[int(h[0])] == 0: t0 += 1 T0[t0, :] = s else: t1 += 1 T1[t1, :] = s combine_2(T0, T1, E, 2, t0, t1) ``` 请注意,由于Python的语法和MATLAB略有不同,因此在转换过程中可能需要进行一些修改。

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import numpy as np from numpy.ma import cos import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import datetime import warnings warnings.filterwarnings("ignore") np.random.seed(2022) DNA_SIZE = 24 #编码长度 POP_SIZE =100 #种群大小 CROSS_RATE = 0.8 #交叉率 MUTA_RATE = 0.15 #变异率 Iterations = 10 #代次数 X_BOUND = [0,10] #X区间 Y_BOUND = [0,10] #Y区间 ########## Begin ########## # 适应度函数 def F(x, y): return # 对数据进行编码 def decodeDNA(pop): #解码 x_pop = pop[:,1::2] #奇数列表示X y_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y # 适应度评估 def getfitness(pop): x,y = decodeDNA(pop) # 选择 def select(pop, fitness): # 根据适应度选择 temp = return pop[temp] # 交叉 def crossmuta(pop, CROSS_RATE): # 变异 def mutation(temp, MUTA_RATE): ########## End ########## def print_info(pop): #用于输出结果 fitness = getfitness(pop) maxfitness = np.argmax(fitness) #返回最大值的索引值 print("max_fitness:", fitness[maxfitness]) x,y = decodeDNA(pop) print("最优的基因型:", pop[maxfitness]) print("(x, y):", (x[maxfitness], y[maxfitness])) print("F(x,y)_max = ",F(x[maxfitness],y[maxfitness])) def plot_3d(ax): X = np.linspace(*X_BOUND, 100) Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = F(X, Y) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) ax.set_zlim(-20, 100) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.pause(3) # plt.show() start_t = datetime.datetime.now() if __name__ == "__main__": fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) plt.ion() plot_3d(ax) pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2)) for _ in range(Iterations): # 迭代N代 x, y = decodeDNA(pop) if 'sca' in locals(): sca.remove() sca = ax.scatter(x, y, F(x, y), c='black', marker='o'); # plt.show(); plt.pause(0.1) pop = np.array(crossmuta(pop, CROSS_RATE)) fitness = getfitness(pop) pop = select(pop, fitness) # 选择生成新的种群 end_t = datetime.datetime.now() print_info(pop) plt.ioff() plot_3d(ax) plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/student/img.jpg")

d:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.35.32215\bin\HostX86\x64\cl.exe" /c /nologo /O2 /W3 /GL /DNDEBUG /MD -DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION -DPY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL=Mahotas_PyArray_API_Symbol -I[] -IC:\Users\zzl\AppData\Local\Programs\Python\Python311\include -IC:\Users\zzl\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Include "-Id:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.35.32215\include" "-Id:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.35.32215\ATLMFC\include" "-Id:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Auxiliary\VS\include" "-ID:\Windows Kits\10\include\10.0.22000.0\ucrt" "-ID:\Windows Kits\10\\include\10.0.22000.0\\um" "-ID:\Windows Kits\10\\include\10.0.22000.0\\shared" "-ID:\Windows Kits\10\\include\10.0.22000.0\\winrt" "-ID:\Windows Kits\10\\include\10.0.22000.0\\cppwinrt" /EHsc /Tpmahotas/_bbox.cpp /Fobuild\temp.win-amd64-cpython-311\Release\mahotas/_bbox.obj /EHsc _bbox.cpp C:\Users\zzl\AppData\Local\Temp\pip-install-y42ee58r\mahotas_e2e15a15769346a48eee934bb7e984c0\mahotas\numpypp\numpy.hpp(11): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “numpy/ndarrayobject.h”: No such file or directory error: command 'd:\\Program Files\\Microsoft Visual Studio\\2022\\Community\\VC\\Tools\\MSVC\\14.35.32215\\bin\\HostX86\\x64\\cl.exe' failed with exit code 2 [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for mahotas Failed to build mahotas ERROR: Could not build wheels for mahotas, which is required to install pyproject.toml-based projects

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<?php if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] === 'POST') {     $file = $_FILES['file'];     $allowext = array("gif", "jpg", "jpeg", "png");     $temp = explode(".", $file["name"]);     $extension = strtolower(end($temp)); // 将文件扩展名转换为小写字母     if ($file['error'] !== UPLOAD_ERR_OK) {         $result = array('code' => 1, 'msg' => '上传失败:' . $file['error']);         echo json_encode($result);     } else {         $filesize = $file['size'] / 1024; // 将文件大小转换为 KB         if ($filesize > 1024) { // 文件大小不能超过 1MB             $result = array('code' => 2, 'msg' => '上传失败:文件大小不能超过 1MB');             echo json_encode($result);         } else if (!in_array($extension, $allowext)) {             $result = array('code' => 3, 'msg' => '上传失败:扩展名不支持,请选择 GIF、JPG、JPEG 或 PNG 文件');             echo json_encode($result);         } else {             $upload_dir = '/var/www/uploads/'; // 上传文件保存的目录             if (!file_exists($upload_dir)) {                 mkdir($upload_dir, 0777, true); // 如果目录不存在,则创建目录             }             $filename = uniqid() . '.' . $extension; // 生成唯一的文件名             $filepath = $upload_dir . $filename; // 文件上传的目标路径             if (move_uploaded_file($file['tmp_name'], $filepath)) { // 将临时文件移动到目标路径                 $result = array('code' => 0, 'msg' => '上传成功', 'url' => '/uploads/' . $filename);                 echo json_encode($result);                 // 记录上传日志                 $log_file = '/var/www/logs/upload.log'; // 日志文件路径                 $log_content = "[" . date("Y-m-d H:i:s") . "] " . $filename . " 上传成功\n";                 if (!file_exists($log_file)) {                     // 如果日志文件不存在,则创建日志文件                     touch($log_file);                     chmod($log_file, 0666);                 }                 file_put_contents($log_file, $log_content, FILE_APPEND);             } else {                 $result = array('code' => 4, 'msg' => '上传失败:移动文件时出错');                 echo json_encode($result);                 // 记录上传日志                 $log_file = '/var/www/logs/upload.log'; // 日志文件路径                 $log_content 完善这段代码

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![STM32单片机小车硬件优化策略:优化硬件设计,让小车更稳定更可靠](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-c138c506ec1b17b643c23c4884fd9882.png) # 1. STM32单片机小车硬件优化策略概述 STM32单片机小车在实际应用中,硬件优化至关重要。本文将深入探讨STM32单片机小车硬件优化策略,从硬件设计、元器件选型、安装、调试、可靠性到维护等方面进行全面的分析,旨在帮助开发者提升小车的性能、稳定性和使用寿命。 # 2. 硬件设计优化 硬件设计优化是S
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android studio购物车源码

在Android Studio中,购物车功能通常涉及到一个应用中的UI设计、数据管理、以及可能的网络请求。源码通常包含以下几个主要部分: 1. **UI组件**:如RecyclerView用于展示商品列表,每个商品项可能是Adapter中的ViewHolder。会有一个添加到购物车按钮和一个展示当前购物车内容的部分。 2. **数据模型**:商品类(通常包含商品信息如名称、价格、图片等)、购物车类(可能存储商品列表、总价等)。 3. **添加/删除操作**:在用户点击添加到购物车时,会处理商品的添加逻辑,并可能更新数据库或缓存。 4. **数据库管理**:使用SQLite或其他持久化解
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数据结构课程设计:电梯模拟与程序实现

"该资源是山东理工大学计算机学院的一份数据结构课程设计,主题为电梯模拟,旨在帮助学生深化对数据结构的理解,并通过实际编程提升技能。这份文档包含了设计任务的详细说明、进度安排、参考资料以及成绩评定标准。" 在这次课程设计中,学生们需要通过电梯模拟的案例来学习和应用数据结构。电梯模拟的目标是让学生们: 1. 熟练掌握如数组、链表、栈、队列等基本数据结构的操作。 2. 学会根据具体问题选择合适的数据结构,设计算法,解决实际问题。 3. 编写代码实现电梯模拟系统,包括电梯的调度、乘客请求处理等功能。 设计进度分为以下几个阶段: - 2013年1月7日:收集文献资料,完成系统分析。 - 2013年1月10日:创建相关数据结构,开始编写源程序。 - 2013年1月13日:调试程序,记录问题,初步完成课程设计报告。 - 2013年1月15日:提交课程设计报告打印版,进行答辩。 - 2013年1月16日:提交电子版报告和源代码。 参考文献包括了严蔚敏的《数据结构》和《数据结构题集》,谭浩强的《C语言程序设计》以及与所选编程环境相关的C或C++资料,这些都是进行课程设计的重要参考资料。 在成绩评定部分,设计成绩由指导教师填写,并需要在设计结束后进行总结与心得的撰写,这有助于学生反思学习过程,提炼经验。 整个课程设计涵盖了从问题分析、设计、实现到测试的完整过程,对于提升学生的编程能力和问题解决能力具有重要意义。《数据结构》课程是计算机科学教育的基础,通过这样的实践项目,学生们能够更好地理解和运用所学知识,为未来的专业发展打下坚实基础。