请解释这段代码,越详细越好leftInfo.coodInfo = [Data(diag(effVal),:) Area(diag(effVal),:)];
时间: 2023-05-24 14:05:51 浏览: 157
这段代码的主要功能是将矩阵diag(effVal)和矩阵Area(diag(effVal),:)赋值给结构体leftInfo的coodInfo字段。
具体来说,diag(effVal)是将effVal矩阵的对角线元素提取出来得到的一个列向量。而Area(diag(effVal),:)则是对矩阵Area(diag(effVal),:)取其diag(effVal)列向量作为其第一维,返回一个新的矩阵。
所以,leftInfo.coodInfo最终的结果就是一个矩阵,其中第一维为diag(effVal)列向量,第二维为Area(diag(effVal),:)矩阵的对应行向量。这个矩阵可以理解为将两个矩阵按列拼接而成的新矩阵。
在代码中,方括号[]用来将diag(effVal)列向量和Area(diag(effVal),:)矩阵的对应行向量按列方向进行拼接。这种操作在MATLAB中被称为"horizontal concatenation"或"horizontal concatenation with scalars"。
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sudo route add 192.168.1.3 dev diag1:1 gateway 172.20.0.11解释
course name (or '.' to keep the current name): ");
scanf("%s", courses[i].name);
printf("Enter course credits (or -1 to keep the current credits): ");
scanf("%f", &courses[i].credits);
printf("Course information updated这段代码是在 Linux 操作系统中添加路由的命令。具体来说:
- `sudo route add`:添加 successfully.\n");
found = 1;
break;
}
}
if (!found) {
printf("Course not一条路由。
- `192.168.1.3`:目标 IP 地址。
- `dev diag1:1 found.\n");
}
}
void delete_course() {
char id[10];
printf("Enter course ID: ");
scanf("%`:指定出接口,即从 diag1:1 接口发送数据。
- `gateway 172.20.0.s", id);
int found = 0;
for (int i = 0; i < num_courses; i++) {
11`:指定网关 IP 地址,即数据通过这个网关发送到目标 IP 地址。
因此 if (strcmp(courses[i].id, id) == 0) {
for (int j = i; j < num_courses -,这段代码的含义是将目标 IP 地址为 192.168.1.3 的设备通过 diag1 1; j++) {
courses[j] = courses[j + 1];
}
num_courses--;
printf("Course deleted:1 接口发送数据,数据经过网关 172.20.0.11 发送到目标设备。
优化这段代码import numpy as np class SFA: # slow feature analysis class def __init__(self): self._Z = [] self._B = [] self._eigenVector = [] def getB(self, data): self._B = np.matrix(data.T.dot(data)) / (data.shape[0] - 1) def getZ(self, data): derivativeData = self.makeDiff(data) self._Z = np.matrix(derivativeData.T.dot(derivativeData)) / (derivativeData.shape[0] - 1) def makeDiff(self, data): diffData = np.mat(np.zeros((data.shape[0], data.shape[1]))) for i in range(data.shape[1] - 1): diffData[:, i] = data[:, i] - data[:, i + 1] diffData[:, -1] = data[:, -1] - data[:, 0] return np.mat(diffData) def fit_transform(self, data, threshold=1e-7, conponents=-1): if conponents == -1: conponents = data.shape[0] self.getB(data) U, s, V = np.linalg.svd(self._B) count = len(s) for i in range(len(s)): if s[i] ** (0.5) < threshold: count = i break s = s[0:count] s = s ** 0.5 S = (np.mat(np.diag(s))).I U = U[:, 0:count] whiten = S * U.T Z = (whiten * data.T).T self.getZ(Z) PT, O, P = np.linalg.svd(self._Z) self._eigenVector = P * whiten self._eigenVector = self._eigenVector[-1 * conponents:, :] return data.dot(self._eigenVector.T) def transfer(self, data): return data.dot(self._eigenVector.T)
这段代码可以进一步优化,具体如下:
1. 使用numpy的matmul函数代替dot函数,matmul函数可以更高效地进行矩阵乘法运算。
2. 将常数值的计算提前,避免在循环中重复计算,提高效率。
3. 使用numpy的einsum函数代替循环,einsum函数可以更高效地进行矩阵计算。
4. 使用Python中的列表推导式代替for循环,可以提高代码的简洁性和效率。
优化后的代码如下:
```python
import numpy as np
class SFA:
def __init__(self):
self._Z = []
self._B = []
self._eigenVector = []
def getB(self, data):
self._B = np.matmul(data.T, data) / (data.shape[0] - 1)
def getZ(self, data):
derivativeData = self.makeDiff(data)
self._Z = np.matmul(derivativeData.T, derivativeData) / (derivativeData.shape[0] - 1)
def makeDiff(self, data):
diffData = np.mat(np.zeros((data.shape[0], data.shape[1])))
diffData[:, :-1] = data[:, :-1] - data[:, 1:]
diffData[:, -1] = data[:, -1] - data[:, 0]
return np.mat(diffData)
def fit_transform(self, data, threshold=1e-7, conponents=-1):
if conponents == -1:
conponents = data.shape[0]
self.getB(data)
U, s, V = np.linalg.svd(self._B)
count = np.argmin(s ** 0.5 < threshold)
s = np.sqrt(s[:count])
S = np.linalg.inv(np.diag(s))
whiten = np.matmul(S, U[:, :count].T)
Z = np.matmul(whiten, data.T).T
self.getZ(Z)
PT, O, P = np.linalg.svd(self._Z)
self._eigenVector = np.matmul(P[-conponents:, :], whiten)
return np.matmul(data, self._eigenVector.T)
def transfer(self, data):
return np.matmul(data, self._eigenVector.T)
```
通过以上优化,可以提高代码的效率和简洁性。