t = np.linspace(0, 10, 1000)i=1 t[i]=

时间: 2024-03-04 22:52:22 浏览: 29
在这段代码中,t是一个包含1000个数的一维数组,表示从0到10均匀分布的1000个时间点。i=1表示将变量i赋值为1,所以i是一个整数。t[i]表示数组中第i个元素,即第2个时间点的值。 由于数组的下标是从0开始的,因此t[1]代表的是等分区间[0,10]中的第二个数,而不是第一个数。在这个例子中,t[0]的值为0,t[1]的值为0.01001,根据np.linspace函数的定义,它是在[0, 10]区间上均匀分布的第二个数。
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t = np.linspace(0, 10, 1000) t[i]=

在这段代码中,t是一个包含1000个数的一维数组,表示从0到10均匀分布的1000个时间点。t[i]表示数组中第i个元素,即第i个时间点的值。 在代码的后续部分,通过循环遍历数组中的每个时间点,计算兔子和乌龟在这个时间点的位移。在计算兔子和乌龟的位移时,都需要利用时间点作为自变量,通过速度函数计算出在这个时间点上的速度。因此,t[i]在这个代码中起到了非常重要的作用,是计算位移的关键因素之一。

这段代码为什么会报错:#尺度变换:横坐标压缩或者是扩展 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np t=np.linspace(-4,4,8000,dtype=float,retstep=0.001) T=2 f=np.zeros(len(t)) for i in range(len(t)): if -1<t[i]<1: f[i]=1

这段代码在我的环境下没有报错,但我可以猜测可能是因为缺少了一个代码行的缩进。在 Python 中,代码块的缩进非常重要,缩进错误会导致语法错误。修改后的代码应该如下所示: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np t = np.linspace(-4, 4, 8000, dtype=float, retstep=0.001) T = 2 f = np.zeros(len(t)) for i in range(len(t)): if -1 < t[i] < 1: f[i] = 1 ``` 这段代码的作用是生成一个长度为 8000 的时间序列,然后根据给定的条件生成一个与时间序列长度相同的函数序列。在时间序列 t 的范围内,如果时间点 t[i] 的取值在 -1 和 1 之间,则对应的函数值设为 1,否则设为 0。

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行,去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行,最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

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