解释if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j])

时间: 2024-02-15 21:27:05 浏览: 26
这是一个 Python 代码中的 if 语句块,其中 `i` 和 `j` 分别表示两个循环变量的值,`num_rows` 是一个常量,`ax` 是一个 Matplotlib 中的 Axes 对象,`xlabel`、`ylabel` 和 `titles` 都是字符串。具体来说,这个 if 语句块包含了三个条件语句,分别用于设置最后一行的 x 轴标签、第一列的 y 轴标签和每个子图的标题。当 `i` 的值等于 `num_rows - 1` 时,表示当前子图是最后一行的子图,此时使用 `set_xlabel()` 方法将 `xlabel` 参数设置为 x 轴的标签。当 `j` 的值等于 0 时,表示当前子图是第一列的子图,此时使用 `set_ylabel()` 方法将 `ylabel` 参数设置为 y 轴的标签。当 `titles` 参数非空时,表示需要为每个子图设置标题,此时使用 `set_title()` 方法将 `titles[j]` 参数设置为当前子图的标题。这个语句块的效果是根据不同的条件为每个子图设置不同的 x 轴标签、y 轴标签和标题。
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d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.asnumpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6)解释一下

这段代码是用于显示矩阵的图像,其中使用了 matplotlib 库中的 subplots 函数创建了一个包含多个子图的图像,然后使用循环遍历每个子图并将对应的矩阵显示在子图中。其中,使用了 imshow 函数将矩阵转换为图像,并使用 colorbar 函数添加了颜色条。

import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);

这段代码是用来展示热图的函数。它使用了PyTorch和d2l库。函数的作用是接收一个矩阵或矩阵集合,并将其可视化为热图。 具体来说,函数接收以下参数: - matrices: 一个包含矩阵的数组,可以是单个矩阵或多个矩阵。 - xlabel: x轴上的标签。 - ylabel: y轴上的标签。 - titles: 每个矩阵对应的标题,可以为None。 - figsize: 可选参数,用于指定图像的大小,默认为(2.5, 2.5)。 - cmap: 可选参数,用于指定颜色图谱,默认为'Reds'。 函数首先调用了d2l库中的`use_svg_display()`函数,以确保图像以矢量图形格式显示。 然后,函数根据输入矩阵的形状创建了一个图像区域(subplot)。其中,num_rows和num_cols分别表示矩阵数组的行数和列数。 接下来,函数使用嵌套的循环遍历每个图像区域和对应的矩阵。在每个图像区域中,调用`imshow()`函数将矩阵可视化为热图,并将返回的对象保存到pcm变量中。 最后,函数根据位置设置x轴和y轴上的标签,并根据需要设置每个图像区域的标题。 如果你需要添加颜色条,你可以取消注释最后一行代码,并传入相应的参数。 希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

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import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.5) plt.show() all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) rows = [] for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): for end_node, dist in dist_dict.items(): rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False) # 计算每个节点到其他节点的平均最短距离 avg_dists = [] for node in G.nodes(): dist_sum = 0 for dist in all_pairs[node].values(): dist_sum += dist avg_dist = dist_sum / len(G.nodes()) avg_dists.append(avg_dist) # 画柱状图 plt.figure(figsize=(15,15)) plt.bar(G.nodes(), avg_dists) plt.title("每个节点到其他节点的平均最短距离") plt.xlabel("节点") plt.ylabel("平均最短距离") plt.show()在上述代码的基础上,计算每条边被最短路径使用的次数,并按照该次数对所有边进行排序,讨论该结果反映了网络中哪些信息

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