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时间: 2023-07-19 17:48:36 浏览: 87
s("display", "none"); $(".replay-btn").css("display", "none"); $(".reveal-btn").css("display", "none"); $(".hint-btn").css("display", "inline-block"); $(".score").text("Score: 0"); $(".high-score").text("High Score: " + localStorage.getItem("highScore")); $(".timer").text("Time: " + timeLimit + "s"); $(".timer").css("display", "inline-block"); $(".start-btn").css("display", "none"); $(".guess-input").removeAttr("disabled"); $(".guess-input").val(""); $(".guess-input").focus(); $(".hint-message").css("display", "none"); $(".hint-message").text(""); word = getRandomWord(words); letters = word.split(""); remainingLetters = letters.slice(); guessedLetters = []; wrongLetters = []; remainingGuesses = maxGuesses; score = 0; updateWordDisplay(); updateRemainingGuessesDisplay(); updateScoreDisplay(); startTimer(); } 这是一个 JavaScript 函数,它的作用是初始化一个猜单词游戏的页面。它会将页面的各种元素(如字母输入框、错误提示框、计分板等)重置为初始状态,并生成一个随机单词作为游戏的目标单词。同时,它还会启动一个计时器,限定玩家在一定时间内完成猜测。
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import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

解释:% 'Distance' - Distance measure, in P-dimensional space, that KMEANS % should minimize with respect to. Choices are: % {'sqEuclidean'} - Squared Euclidean distance (the default) % 'cosine' - One minus the cosine of the included angle % between points (treated as vectors). Each % row of X SHOULD be normalized to unit. If % the intial center matrix is provided, it % SHOULD also be normalized. % % 'Start' - Method used to choose initial cluster centroid positions, % sometimes known as "seeds". Choices are: % {'sample'} - Select K observations from X at random (the default) % 'cluster' - Perform preliminary clustering phase on random 10% % subsample of X. This preliminary phase is itself % initialized using 'sample'. An additional parameter % clusterMaxIter can be used to control the maximum % number of iterations in each preliminary clustering % problem. % matrix - A K-by-P matrix of starting locations; or a K-by-1 % indicate vector indicating which K points in X % should be used as the initial center. In this case, % you can pass in [] for K, and KMEANS infers K from % the first dimension of the matrix. % % 'MaxIter' - Maximum number of iterations allowed. Default is 100. % % 'Replicates' - Number of times to repeat the clustering, each with a % new set of initial centroids. Default is 1. If the % initial centroids are provided, the replicate will be % automatically set to be 1. % % 'clusterMaxIter' - Only useful when 'Start' is 'cluster'. Maximum number % of iterations of the preliminary clustering phase. % Default is 10. %

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