A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b]) B = np.array(B) A_pseudo = np.linalg.pinv(A)

时间: 2023-06-25 09:01:47 浏览: 166
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2_稀疏多项式加法_源码

这段代码是在进行矩阵运算，具体来说是在求解一个线性方程组的解。首先，将系数矩阵 A 中的每一行的 x 系数和 y 系数以列表形式存储在 A 列表中，每个方程的常数 b 存储在 B 列表中。然后，将 B 列表转换为 NumPy 数组。接下来，使用 numpy.linalg.pinv() 函数计算矩阵 A 的伪逆（也称为 Moore-Penrose 逆），得到 A_pseudo 矩阵。最后，通过矩阵乘法 np.dot(A_pseudo, B) 计算出线性方程组 Ax=b 的解。
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def trilaterate2D(self): A = [] B = [] # trilateration using SVD for idx in range(4): if idx == 0: # i:1 j:4 x_coefficient = self.position[3][0] - self.position[idx][0] # x1-xidx y_coefficient = self.position[3][1] - self.position[idx][1] # y1-yidx b = 1 / 2 * (self.distances[idx] ** 2 - self.distances[3] ** 2 - ((self.position[idx][0] - self.position[3][0]) ** 2 + ( self.position[idx][1] - self.position[3][1]) ** 2)) \ + x_coefficient * self.position[3][0] + y_coefficient * self.position[3][1] A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b]) else: x_coefficient = self.position[0][0] - self.position[idx][0] # x1-xidx y_coefficient = self.position[0][1] - self.position[idx][1] # y1-yidx b = 1 / 2 * (self.distances[idx] ** 2 - self.distances[0] ** 2 - ((self.position[idx][0] - self.position[0][0]) ** 2 + ( self.position[idx][1] - self.position[0][1]) ** 2)) \ + x_coefficient * self.position[0][0] + y_coefficient * self.position[0][1] A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b]) B = np.array(B) A_pseudo = np.linalg.pinv(A) self.result = np.dot(A_pseudo, B) result_x = self.result[0] result_y = self.result[1]

其中，A和B分别代表了方程组Ax=B中的系数矩阵和常数矩阵。通过奇异值分解（SVD）的方法求解该方程组，得到位置的坐标值。具体地，该方法通过计算三个定位点与目标点之间的距离，以及三个定位点的坐标值，构建一个二...

def trilaterate2D(self): A = [] B = [] # trilateration using SVD for idx in range(4): if idx == 0: # i:1 j:4 x_coefficient = self.position[3][0] - self.position[idx][0] # x1-xidx y_coefficient = self.position[3][1] - self.position[idx][1] # y1-yidx b = 1 / 2 * (self.distances[idx] ** 2 - self.distances[3] ** 2 - ((self.position[idx][0] - self.position[3][0]) ** 2 + ( self.position[idx][1] - self.position[3][1]) ** 2)) \ + x_coefficient * self.position[3][0] + y_coefficient * self.position[3][1] A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b])

在循环中，idx表示当前选中的定位点编号，x_coefficient和y_coefficient是用于计算矩阵A的系数，b是用于计算矩阵B的常数项。这些系数和常数项是根据三点定位公式推导得出的。在每次循环结束后，A和B都会添加一个新的...

import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import tkinter as tk import tkinter.messagebox import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from warnings import simplefilter engine_torque = 10 i0 = 2.088 i1 = 2.928 ig = 2.929 efficiency = 0.96 Wheel_radius = 0.3059 slope = 0 #坡度单位弧度 slope_cos = math.cos(slope) slope_sin = math.sin(slope) rolling_resistance_coefficient = 0.01 air_coefficient = 0.28 face_area = 0.4 air_density = 1.2258 vehicle_speed = 0 weight = 268 step_size = 0.01 flag = 0 time = 0 vehicle_speed_plot = [] time_plot = [] def drive_force(engine_torque,i0,i1,ig,efficiency,Wheel_radius): drive_force = engine_torque*i0*ig*i1*efficiency/Wheel_radius return drive_force def rolling_resistance(weight,rolling_resistance_coefficient,slope_cos): rolling_resistance = weight*rolling_resistance_coefficient*slope_cos return rolling_resistance def air_resistance(air_coefficient,face_area,air_density,relative_speed): air_resistance = 0.5*air_coefficient*face_area*air_density*relative_speed*relative_speed return air_resistance def grade_resistance(weight,slope_sin): grade_resistance = weight*slope_sin return grade_resistance while flag==0: relative_speed = vehicle_speed vehicle_acclerate = (drive_force(engine_torque,i0,i1,ig,efficiency,Wheel_radius)-rolling_resistance(weight,rolling_resistance_coefficient,slope_cos)-air_resistance(air_coefficient,face_area,air_density,relative_speed))/weight vehicle_speed = vehicle_acclerate*step_size+vehicle_speed running_distance = relative_speed*step_size+0.5*vehicle_acclerate*step_size*step_size time = time+step_size if time == 10: flag = 1 vehicle_speed_plot.append(vehicle_speed) time_plot.append(time)

- rolling_resistance_coefficient：滚动阻力系数 - air_coefficient：空气阻力系数 - face_area：车辆正面面积 - air_density：空气密度 - vehicle_speed：车辆速度 - weight：车辆重量 - step_size：时间步长 - ...

sil = [] kl = [] kmax = 10 for k in range(2, kmax + 1): kmeans2 = KMeans(n_clusters=k).fit(pred_images) labels = kmeans2.labels_ SC = sil.append(silhouette_score(pred_images, labels, metric='euclidean')) kl.append(k)

这段代码使用了K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）对pred_images进行聚类，并计算了每个聚类结果的轮廓系数（silhouette coefficient）。 首先，通过循环range(2, kmax + 1)，遍历从2到kmax的整数k...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE，轮廓系数，方差比率准则，DBI几个指标分析

x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points # 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1)...

你能提供这段代码的来源吗 import numpy as npdef displacement(x, v, dt): """ Compute the displacement of a dislocation at time t + dt, given its position and velocity at time t. """ x += v * dt return xdef velocity(v, dt, D, kT, b, F): """ Compute the velocity of a dislocation at time t + dt, given its velocity at time t, the drag coefficient D, the temperature kT, the Burgers vector b, and the force F acting on the dislocation. """ v += (F / D - v) / kT * dt return vdef evolve(x0, v0, dt, T, D, kT, b, F): """ Evolve the position and velocity of a dislocation over time. """ x, v = x0, v0 x_list, v_list = [x0], [v0] for t in np.arange(0, T, dt): x = displacement(x, v, dt) v = velocity(v, dt, D, kT, b, F) x_list.append(x) v_list.append(v) return np.array(x_list), np.array(v_list)# Example usage:x0, v0 = 0, 1 # Initial position and velocitydt, T = 0.01, 10 # Time step and total evolution timeD, kT = 1, 1 # Drag coefficient and temperatureb, F = 1, 1 # Burgers vector and forcex, v = evolve(x0, v0, dt, T, D, kT, b, F)

evolve函数用于演变位错的位置和速度，它通过多次调用displacement和velocity函数，将位置和速度从初始值演变到T时刻的值，并将结果存储在x_list和v_list中，最后将这两个列表转换为Numpy数组并返回。

请检查这段代码有没有错误 import pandas as pd from pyecharts.charts import * from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('双色球.csv',encoding='utf-8', engine='python') data.head() for i in range(0,6): data[f'r{i+1}'] = data['红球'].apply(lambda x:x.split(',')[i]) data[f'r{i+1}'] = data[f'r{i+1}'].astype('int64') def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id): #取数据，指定训练集和测试集 data['lotto_id'] = lotto_id X = [] Y = [] # 标签and值 for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]): X.append([float(s)]) Y.append(float(p)) return X, Y def linear_model_test(X, Y, predict_value): #建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions def get_predicted_num(file, lotto, lotto_id): #使用线性回归推测中奖号码 X, Y = get_lotto_data(file, lotto, lotto_id) predict_value = [[33]] result = linear_model_test(X, Y, predict_value) if lotto_id < 7: print(f'中奖第{lotto_id}个红球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') else: print('中奖蓝球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') get_predicted_num(data, 'r1', 1) # 预测红1 get_predicted_num(data, 'r2', 2) # 预测红2 get_predicted_num(data, 'r3', 3) # 预测红3 get_predicted_num(data, 'r4', 4) # 预测红4 get_predicted_num(data, 'r5', 5) # 预测红5 get_predicted_num(data, 'r6', 6) # 预测红6 get_predicted_num(data, '蓝球', 7) # 预测蓝7

X.append([float(s)]) Y.append(float(p)) return X, Y def linear_model_test(X, Y, predict_value): # 建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict...

为什么提示line 35, in <module> lasso = Lasso(alpha=lasso.alphas_[i]) AttributeError: 'Lasso' object has no attribute 'alphas_'

X = np.log10(lasso_cv.alphas_) Y1, Y2, Y3, Y4, Y5, Y6, Y7, Y8 = [], [], [], [], [], [], [], [] for i in range(1000): lasso = Lasso(alpha=lasso_cv.alphas_[i]) lasso.fit(X_scaled, y) coef = lasso....

请编程实现稀疏多项式的加法运算，要求分别采用线性表的顺序存储结构以及链式存储结构实现。请写出完整程序（关键语句注释），并附上以下两个多项式相加的程序运行结果： A(x)=7+3x+9x^8+5x^17 B(x)= 8x + 22x^7 - 9x^8

首先，我们先分别讲解如何使用顺序存储结构和链式存储结构来实现稀疏多项式的加法。...例如，A(x) 的最终结果可能是 7 + 3x + (9 + 22)x^7 + (5 - 9)x^8 + 5x^17，而 B(x) 直接加起来就是其本身。

给写个代码：用列表结构存储多项式，求两个多项式A加B的和，A=6*5+7*3+5*2-X+6,B=3*4+2*3+X+12

self.terms.append((coefficient, power)) def add_polynomial(self, other): result = Polynomial() i = 0 j = 0 while i (self.terms) and j (other.terms): if self.terms[i][1] == other.terms[j][1]: ...

Java请生成多项式A=5+9x+11x^6+14x^11-21x^18+ 18x^18 和B=8x+12x^3+2x^6-14x^11+12X^15，并输 出A+B的结果

sb.append(coefficients.get(i).getSecond()).append("x^").append(exponent); } } return sb.toString().trim(); } // 其他辅助类 Pair 可能需要定义 static class Pair { int first; int second; Pair...

请用Java语言写一个一元稀疏多项式，并且可以输入并建立多项式，多项式a和b相加,建立多项式a+b

sb.append("x^").append(term.exponent); } else if (term.exponent == 1) { sb.append("x"); } firstTerm = false; } return sb.toString(); } private static class Term implements Comparable<Term> {...

用python编写代码：已知y=(-0.55/2)*(x*math.sqrt(1+x*x)+math.log(x+math.sqrt(1+x*x)))，当时y等于1到300时，x的值

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(in the eddy region)
,(x0,y0)=(1.0,2.0)
(in the stream region)
For each of these starting positions， plot the trajectory in the （x ，y） plane. Use the trajectory in the eddy region to verify the stability of the numerical method and explain your reasoning

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y = np.random.binomial(n=1, p=norm.cdf(X @ b_true)) # 定义似然函数 def likelihood(b, X, y): p = norm.cdf(X @ b) loglike = np.sum(y * np.log(p) + (1 - y) * np.log(1 - p)) return -loglike # 定义...

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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"