def stopchineseword(segResult): if segResult!=None: segResult=segResult.split() if len(segResult)!=0: segResult=[word_item.split('/')[0] for word_item in segResult] file = open("stopwords.txt","r",encoding='utf-8') data = [] new_segResult=[] for i in file.readlines(): #从文件中读取数据并将其添加到列表中 data.append(i.strip()) for i in segResult: if i in data: #比较是否为停用词 continue else: new_segResult.append(i) return ' '.join(new_segResult) else: return " " else: return ' '

时间: 2023-06-16 16:08:13 浏览: 46
这是一个用于过滤中文停用词的函数,其输入参数为经过分词后的句子,输出为去除停用词后的句子。具体实现步骤如下: 1. 将分词结果按空格分割为单个词语; 2. 读取停用词表,将其中的词语添加到一个列表中; 3. 遍历分词结果中的每一个词语,如果该词语为停用词,则跳过该词语,否则将其添加到一个新的列表中; 4. 将新的列表中的词语用空格连接成一个字符串,并返回。 需要注意的是,该函数中的停用词表文件名为 "stopwords.txt",需要提前准备好该文件并放置在与该函数脚本相同的目录下,而且该文件必须使用 UTF-8 编码。
相关问题

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

改错如下: ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkList: def __init__(self): self.head = None self.tail = None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n += 1 return n def addhead(self, data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self, data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t = self.head n = 1 l = self.length() while n < l: n += 1 t = t.next t.next = node node.next = self.head self.tail = node def delete(self, index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n += 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index: t = t.next n += 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self, data, index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index: t = t.next n += 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self, a): t = self.head for i in range(a): t = t.next return t.data def form(self, datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1, len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.next n, p = map(int, input().split(' ')) data = [i for i in range(1, n+1)] print(data) datalist = [] for i in range(len(data)): datalist.append(data[i]) link = LinkList() link.form(datalist) a = p-1 b = [] while link.length() > 0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a += p-1 while a >= link.length(): a -= link.length() print(b) ```

定义二叉搜索树节点类 class TreeNode: def init(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None # 插入节点 def insert(root, val): if not root: return TreeNode(val) if val < root.val: root.left = insert(root.left, val) else: root.right = insert(root.right, val) return root # 顺序遍历二叉搜索树 def inorderTraversal(root): res = [] if not root: return res res += inorderTraversal(root.left) res.append(root.val) res += inorderTraversal(root.right) return res # 将二叉搜索树转换为双向循环链表 def treeToDoublyList(root): if not root: return None inorder = inorderTraversal(root) head = cur = TreeNode(None) for val in inorder: cur.right = TreeNode(val) cur.right.left = cur cur = cur.right head.right.left = cur cur.right = head.right return head.right # 打印二叉搜索树 def printTree(root, space): if not root: return space += 5 printTree(root.right, space) print(' ' * space, root.val) printTree(root.left, space) # 打印双向循环链表 def printList(head): if not head: return print(head.val, end=' <--> ') cur = head.right while cur != head and cur.right != head: print(cur.val, end=' <--> ') cur = cur.right if cur.right == head: print(cur.val) cur = cur.right length = 7 * len(values) - 7 print('^' + ' '*length + '^') print('|' + ' '*length + '|') print('\' + '-'*length + '/') print() # 测试 if name == 'main': root = None values = input('请输入要插入的节点值,以空格分隔:').split() for val in values: root = insert(root, val) bstree = root print('Binary Search Tree:') printTree(bstree, 0) dllist = treeToDoublyList(bstree) print('Doubly Linked List:') printList(dllist) print('------------------------menu--------------------------- \n' '|0.escape \n' '|1.input the BSTree elements \n' '|2.traverse the BSTree \n' '|3.print the LinkedList \n' '|4.output all the elements by forward and backward order\n')将menu函数的作用融入代码中

好的,以下是将menu函数融入代码中的版本: ```python class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None def insert(root, val): if not root: return TreeNode(val) if val < root.val: root.left = insert(root.left, val) else: root.right = insert(root.right, val) return root def inorderTraversal(root): res = [] if not root: return res res += inorderTraversal(root.left) res.append(root.val) res += inorderTraversal(root.right) return res def treeToDoublyList(root): if not root: return None inorder = inorderTraversal(root) head = cur = TreeNode(None) for val in inorder: cur.right = TreeNode(val) cur.right.left = cur cur = cur.right head.right.left = cur cur.right = head.right return head.right def printTree(root, space): if not root: return space += 5 printTree(root.right, space) print(' ' * space, root.val) printTree(root.left, space) def printList(head): if not head: return print(head.val, end=' <--> ') cur = head.right while cur != head and cur.right != head: print(cur.val, end=' <--> ') cur = cur.right if cur.right == head: print(cur.val) cur = cur.right def menu(): while True: choice = input('请输入您的选择:') if choice == '0': break elif choice == '1': values = input('请输入要插入的节点值,以空格分隔:').split() for val in values: root = insert(root, val) bstree = root print('Binary Search Tree:') printTree(bstree, 0) elif choice == '2': inorder = inorderTraversal(root) print('Inorder Traversal:') print(inorder) elif choice == '3': dllist = treeToDoublyList(root) print('Doubly Linked List:') printList(dllist) elif choice == '4': inorder = inorderTraversal(root) forward = 'Forward Order: ' + ' <--> '.join(inorder) backward = 'Backward Order: ' + ' <--> '.join(inorder[::-1]) print(forward) print(backward) else: print('无效的选项,请重新选择!') if __name__ == '__main__': root = None menu() ``` 这个版本中,我们将menu函数放在了主函数外面,并且使用了一个while循环,让用户可以在一个菜单中进行多次操作。在用户选择了不同的选项之后,代码会执行相应的函数并输出结果。

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import time class Node: def __init__(self, name, need_time, privilege, state): self.name = name self.need_time = need_time self.privilege = privilege self.state = state class LNode: def __init__(self, data=None, link=None): self.data = data self.link = link def delay(i): while i > 0: x = 0 while x < 10000: y = 0 while y < 40000: y += 1 x += 1 i -= 1 def len_queue(hpt, x): q = hpt r = hpt p = LNode(x) if hpt is None: hpt = p else: while q is not None and p.data.privilege < q.data.privilege: r = q q = q.link if q is None: r.link = p elif r == q: p.link = hpt hpt = p else: r.link = p p.link = q return hpt def lde_queue(hpt, cp): p = hpt cp[0] = hpt.data hpt = hpt.link del p print(f"the elected process's name: {cp[0].name}\n") return hpt def output(hpt): p = hpt print("Name\tNeed_time\tPrivilege\tState") while p is not None: print(f"{p.data.name}\t{p.data.need_time}\t\t{p.data.privilege}\t\t{p.data.state}") p = p.link delay(4) def main(): hpt = None print("The period time is 4s") print("Please input:") print("If need_time = 0, input over") print("Name\tNeed_time\tPrivilege") while True: name, need_time, privilege = input().split() need_time = int(need_time) privilege = int(privilege) if need_time == 0: break state = 'R' temp = Node(name, need_time, privilege, state) hpt = len_queue(hpt, temp) cp = [None] while hpt is not None: output(hpt) hpt = lde_queue(hpt, cp) cp[0].need_time -= 1 cp[0].privilege -= 1 if cp[0].need_time != 0: hpt = len_queue(hpt, cp[0]) if __name__ == "__main__": main()

class TreeNode: def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} stack = [] postfix = [] for token in infix: if token in operators: if token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = stack.pop() stack.append(TreeNode(token, left, right)) else: stack.append(TreeNode(token)) return stack.pop() def evaluate(root, values): if root.val in values: return values[root.val] elif root.val == 'NOT': return not evaluate(root.right, values) elif root.val == 'AND': return evaluate(root.left, values) and evaluate(root.right, values) elif root.val == 'OR': return evaluate(root.left, values) or evaluate(root.right, values) def print_tree(root, level=0): if root: print_tree(root.right, level + 1) print(' ' * 4 * level + '->', root.val) print_tree(root.left, level + 1) infix = input('请输入命题演算公式:').split() postfix = infix_to_postfix(infix) root = postfix_to_tree(postfix) print('后缀表达式:', postfix) print('二叉树构造过程:') print_tree(root) print('真值表:') variables = list(set(filter(lambda x: x not in {'NOT', 'AND', 'OR'}, infix))) for values in itertools.product([True, False], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, values)) result = evaluate(root, values) print(values, '->', result)其中有错误NameError: name 'itertools' is not defined。请修改

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

class Node: def init(self, value=None, left=None, right=None): self.value = value self.left = left self.right = right class Stack: def init(self): self.items = [] def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): return self.items.pop() def peek(self): return self.items[-1] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def infix_to_postfix(infix): precedence = {'(': 0, 'AND': 1, 'OR': 1, 'NOT': 2} # 运算符优先级 postfix = [] stack = Stack() tokens = infix.split() for token in tokens: if token.isalnum(): postfix.append(token) elif token == '(': stack.push(token) elif token == ')': while stack.peek() != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while not stack.is_empty() and precedence[stack.peek()] >= precedence[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.push(token) while not stack.is_empty(): postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = Stack() for token in postfix: if token.isalnum(): stack.push(Node(token)) else: right = stack.pop() left = stack.pop() stack.push(Node(token, left, right)) return stack.pop() def evaluate(node, values): if node.value.isalnum(): return values[node.value] else: left_value = evaluate(node.left, values) right_value = evaluate(node.right, values) if node.value == 'AND': return left_value and right_value elif node.value == 'OR': return left_value or right_value else: return not right_value def print_tree(node, indent=0): if node: print(' ' * indent + node.value) print_tree(node.left, indent + 2) print_tree(node.right, indent + 2) infix = 'A AND (B OR C) AND NOT D' postfix = infix_to_postfix(infix) print('Infix:', infix) print('Postfix:', postfix) tree = build_tree(postfix) print('Tree:') print_tree(tree) values = {'A': True, 'B': False, 'C': True, 'D': True} result = evaluate(tree, values) print('Result:', result)一句一句解释这段代码

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

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"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统,主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写,使用了C++标准库,包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构,如CityType、TrafficNode和VNode,用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义,以及相关的数据成员,如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中,核心的知识点包括: 1. **数据结构设计**: - 定义了`CityType`为short int类型,用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息,包括班次名称(`name`)、起止时间(原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`)、运行时间(`Time`)、目的地城市编号(`EndCity`)和票价(`Cost`)。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点,包含了城市编号(`city`)、火车班次数(`TrainNum`)、航班班次数(`FlightNum`)以及两个`TrafficNodeDat`数组,分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点,包含城市编号(`City`)和交通班次号(`TraNo`)。 2. **数组和变量声明**: - `CityName`数组用于存储每个城市的名称,按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息,下标对应城市编号。 3. **算法与功能**: - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径,因为有`MinTime`和`StartTime`变量,这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数,其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**: - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量,如城市节点的最大数量(`MAX_VERTEX_NUM`)、字符串的最大长度(`MAX_STRING_NUM`)和交通班次的最大数量(`MAX_TRAFFIC_NUM`)。 - `using namespace std`导入标准命名空间,方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**: - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯,这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序,方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能,涉及城市节点管理、交通班次存储和查询,以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法,用户可以查询不同城市间的交通信息,并获取最优路径建议。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目

![【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-5669851/lifus0nfda.jpeg) # 1. 数据可视化的基础** 数据可视化是指将数据转换为图形或图表,以帮助人们理解和解释数据。它是一种强大的工具,可以揭示数据中的模式、趋势和异常情况,从而帮助人们做出更好的决策。 数据可视化有许多不同的类型,包括条形图、折线图、散点图和饼图。每种类型都有其独特的优点和缺点,具体选择哪种类型取决于数据类型和要传达的信息。 在创建数据可视化时,重要的是要考虑以下因素: * **受众:**
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Python的六种数据类型

Python是一种动态类型的高级编程语言,它的六种基本数据类型包括: 1. **数字类型(Numeric Types)**:主要有整型(int)、浮点型(float)、复数型(complex)。整型用于表示整数值,浮点型用于存储小数,复数型用于处理复数。 2. **字符串类型(String Type)**:用单引号('')或双引号("")包围的文本序列,用来存储文本数据。 3. **布尔类型(Boolean Type)**:只有两个值,True和False,表示逻辑判断的结果。 4. **列表类型(List Type)**:有序的可变序列,可以包含不同类型的元素。 5. **元组类型
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DFT与FFT应用:信号频谱分析实验

"数字信号处理仿真实验教程,主要涵盖DFT(离散傅里叶变换)和FFT(快速傅里叶变换)的应用,适用于初学者进行频谱分析。" 在数字信号处理领域,DFT(Discrete Fourier Transform)和FFT(Fast Fourier Transform)是两个至关重要的概念。DFT是将离散时间序列转换到频域的工具,而FFT则是一种高效计算DFT的方法。在这个北京理工大学的实验中,学生将通过实践深入理解这两个概念及其在信号分析中的应用。 实验的目的在于: 1. 深化对DFT基本原理的理解,这包括了解DFT如何将时域信号转化为频域表示,以及其与连续时间傅里叶变换(DTFT)的关系。DFT是DTFT在有限个等间隔频率点上的取样,这有助于分析有限长度的离散信号。 2. 应用DFT来分析信号的频谱特性,这对于识别信号的频率成分至关重要。在实验中,通过计算和可视化DFT的结果,学生可以观察信号的幅度谱和相位谱,从而揭示信号的频率组成。 3. 通过实际操作,深入理解DFT在频谱分析中的作用,以及如何利用它来解释现实世界的现象并解决问题。 实验内容分为几个部分: (1)首先,给出了一个5点序列x,通过计算DFT并绘制幅度和相位图,展示了DFT如何反映信号的幅度和相位特性。 (2)然后,使用相同序列x,但这次通过FFT进行计算,并用茎图展示结果。FFT相比于DFT提高了计算效率,尤其是在处理大数据集时。 (3)进一步扩展,序列x通过添加零填充至128点,再次进行FFT计算。这样做可以提高频率分辨率,使得频谱分析更为精确。 (4)最后,通过一个包含两种正弦波的11点序列,演示了DFT如何提供DTFT的近似,当N增大时,DFT的结果更接近于DTFT。 实验通过MATLAB代码实现,学生可以在实际操作中熟悉这些概念,从而增强对数字信号处理理论的理解。通过这些实验,学生不仅能够掌握DFT和FFT的基本运算,还能学会如何利用它们来分析和解析复杂的信号结构。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩