我需要一段python代码,描述以下过程:有3个变量,x_range=[0, 10, 1], y_range=[0, 10, 1],z_range=[1, 2,0.1],以这3个变量为坐标轴组成一个网格,从网格上的随机一个点出发依次遍历网格上相邻的每个点,每次运动间隔0.05秒,绘制运动的连续轨迹3D动画

时间: 2023-03-07 13:26:47 浏览: 85
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3.1 我的第一个python程序(第1课时—了解python) 课件 (共29张PPT)+素材.zip

以下是python代码:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dx_range = np.arange(0, 10, 1) y_range = np.arange(0, 10, 1) z_range = np.arange(1, 2, 0.1)X, Y, Z = np.meshgrid(x_range, y_range, z_range)initial_point = np.array([np.random.choice(x_range), np.random.choice(y_range), np.random.choice(z_range)])fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d')for _ in range(len(x_range)*len(y_range)*len(z_range)): ax.scatter(initial_point[0], initial_point[1], initial_point[2]) ax.plot(initial_point[0], initial_point[1], initial_point[2], color='g') plt.pause(0.05) neigbour = np.array([initial_point[0] + np.random.choice([-1, 0, 1]), initial_point[1] + np.random.choice([-1, 0, 1]), initial_point[2] + np.random.choice([-0.1, 0, 0.1])]) initial_point = neigbourplt.show()
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优化这段代码train_aucs=[] test_aucs=[]#train_aucs和test_aucs用来存储每次训练和测试的AUC值,AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标 train_scores=[] test_scores=[]#train_scores和test_scores则是用来存储每次训练和测试的得分 loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10)#设置随机数生成器的种子,确保每次运行时生成的随机数一致。 random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)#np.random.choice()用于从给定的范围内选择指定数量的随机数,range设置范围,loopn表示选择的随机数的数量,replace=False表示选择的随机数不可重复 scoring='f1'#设置性能指标 pca_comp=[]#设置空列表,储主成分分析(PCA)的组件 for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, #通过train_test_split函数将数据集划分为训练集(train_X, train_y)和测试集(test_X, test_y),indices_train和indices_test返回索引 target,indices, test_size = 0.3,#数据集的70%,测试集占30% stratify=target, random_state=random_states[i]#随机状态(random_states[i])添加到random_states列表中 ) print("train_x.shpae:") print(train_X.shape) standardScaler = StandardScaler() standardScaler.fit(train_X) X_standard = standardScaler.transform(train_X) X_standard_test = standardScaler.transform(test_X) #calculate max n_components estimator = PCA(n_components=0.99,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) n_components=range(10,min(pca_X_train.shape),10) print(n_components) best_pca_train_aucs=[] best_pca_test_aucs=[] best_pca_train_scores=[] best_pca_test_scores=[]

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

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