[~, sortedIndices] = sort(histc(data2D(:), uniqueElements), 'descend');我希望将排列的顺序改为按元素值的大小从小到大排列

时间: 2024-01-30 21:01:57 浏览: 122
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用python实现将数组元素按从小到大的顺序排列方法

要按元素值的大小从小到大排列，可以修改 `sort` 函数的第二个参数为 `'ascend'`，代码如下： ``` [~, sortedIndices] = sort(histc(data2D(:), uniqueElements), 'ascend'); ``` 这样就可以得到一个按照元素值从小到大排列的索引了。
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将数组元素按照从小到大的顺序排列

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将顺序表重新排列成以第一个元素为界的两部分，前一部分元素的值都小于它，后一部分元素的值都大于或等于它。

设计并实现算法，将顺序表重新排列成以第一个元素为界的两部分，前一部分元素的值都小于它，后一部分元素的值都大于或等于它。估算所设计算法的时间复杂度和空间复杂度。

[~, sortedIndices] = sort(histc(data2D(:), uniqueElements), 'descend'); % 按元素出现次数降序排列的索引

代码中的data2D(:)将二维矩阵转化为一维向量，uniqueElements获取向量中的唯一元素列表，histc函数统计每个元素在向量中出现的次数并返回一个直方图，sort函数按直方图中每个元素出现次数从高到低的顺序对...

vsp = imresize(vsp,size(img)); [~,A]=sort(vsp(:),'descend'); B = A(1:round(1*end)); rec = armodel(img,3,1); ;什么意思

第二行代码中，vsp(:) 将图像 vsp 中的像素点展开成一个列向量，并且使用 sort 函数将该向量中的元素按降序排列。最终将排序后的向量的下标保存到变量 A 中。这一行代码的作用可能是选择图像中强度值最大的像素点。 ...

解释：[D_sort, idx] = sort(diag(D), 'descend');%抽取对角线特征值并排序 V_sort = V(:, idx); V_new = V_sort(:, 1:nu); W = data_zero_mean * V_new;

然后，将特征向量矩阵V按照D_sort排列，得到排列后的特征向量矩阵V_sort，并选取前nu个特征向量，得到新的特征向量矩阵V_new。 最后，将原始数据矩阵data_zero_mean乘以新的特征向量矩阵V_new，得到降维后的数据...

clc;clear; data=xlsread('C:\Users\86186\Desktop\数字建模\第五次数据','B2:E21'); %%%第一步：数据预处理——数据正向化 %(注：含氧量越高越好；PH值越接近7越好；细菌总数越少越好；植物性营养物量介于10‐20 %之间最佳，超过20或低于10均不好。) %含氧量越高越好, 极大型 ，数据不变 %PH值越接近7越好, 中间型指标 x_best=7; data(:,2)=1-abs(data(:,2)-x_best)./max(abs(data(:,2)-x_best)); %细菌总数越少越好, 极小型 data(:,3)=max(data(:,3)-data(:,3)); %植物性营养物量介于10‐20 %之间最佳，超过20或低于10均不好。 区间型 a=10;b=20; M=max(a-min(data(:,4)),max(data(:,4)-b)); n=size(data,1); for i=1:n if data(i,4)b data(i,4)=1-(data(i,4)-b)/M; else data(i,4)=1; end end %%%第二部：正向矩阵标准化 %求权重 data=data./sqrt(sum(data.^2)); %%第三步：计算各指标权重 w=shangquan(data); %%%%%第四步：计算得分并排序 %用TOPSIS计算得分并排序 %定义第i个评价对象与正理想的距离 D1=sqrt((max(data)-data).^2*w'); %定义第i个评价对象与负理想的距离 D2=sqrt((min(data)-data).^2*w'); %计算得出第i个评价对象的得分∶ score=D2./(D1+D2); [ss,ind]=sort(score,'descend');

你的代码看起来像是在进行数据预处理和TOPSIS算法，可以用于多指标决策分析。TOPSIS算法是一种常用的多指标决策分析方法，通过计算评价对象与正理想、负理想的距离来确定其得分，从而进行排序。...

% 读取数据 data = readtable('附件1.csv'); % load('data.mat') PreserveVariableNames=true % 数据清洗和预处理 data(isnan(data.Score),:) = []; % 删除缺失值 data = sortrows(data,{'Class','Course','TestNo','StuId'}); % 按班级、课程、测试和学生ID排序 % 统计每门课的平均分、最高分、最低分、标准差等指标 stat_course = grpstats(data,{'Course'},{'mean','max','min','std'}); disp(stat_course); data = double(data); % 将data转换为double类型 % 统计每个班级、每个学院的平均分、最高分、最低分、标准差等指标 stat_class = grpstats(data,{'Class'},{'mean','max','min','std'}); stat_college = grpstats(data,{'College'},{'mean','max','min','std'}); disp(stat_class); disp(stat_college); % 计算每个班级和学院的成绩得分 score_class = zeros(max(data.Class),1); score_college = zeros(max(data.College),1); for i = 1:max(data.Class) idx = data.Class == i; score_class(i) = mean(data.Score(idx)); end for i = 1:max(data.College) idx = data.College == i; score_college(i) = mean(data.Score(idx)); end % 选出成绩得分最高的5个班级和3个学院 [~,idx_class] = sort(score_class,'descend'); [~,idx_college] = sort(score_college,'descend'); disp(['Top 5 classes: ',num2str(idx_class(1:5)')]); disp(['Top 3 colleges: ',num2str(idx_college(1:3)')]); % 计算每个学生的成绩得分 alpha = [0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]; % 权重 score_student = zeros(size(data,1),1); for i = 1:size(data,1) score_student(i) = alpha(1)*data.Att1(i) + alpha(2)*data.Att2(i) + alpha(3)*data.Att3(i) + alpha(4)*data.Att4(i) + alpha(5)*data.Att5(i); end % 选出成绩得分最高的60名学生和成绩得分最低的60名学生 [~,idx_student] = sort(score_student,'descend'); disp(['Top 60 students: ',num2str(data.StuId(idx_student(1:60)))]); disp(['Bottom 60 students: ',num2str(data.StuId(idx_student(end-59:end)))]);帮我改进一下这段代码

这段代码已经比较简洁和高效了。以下是一些建议： 1. 增加注释，使代码更易读。... [~,idx] = sort(scores,'descend'); if reverse idx = fliplr(idx); end topN = elements(idx(1:N)); end

% 找到最大的10个节点 [M,I] = sort(flow_betweenness,'descend'); I = I(1:10); M = M(1:10); % 输出结果 for i = 1:length(I) fprintf('第%d个最重要的节点是 %d 具有流动中介中心性 %f\n',i,I(i),M(i)); node_coordinates = importdata('node_coordinates.txt'); fprintf('该节点的坐标：\n'); disp(node_coordinates(I(i),:)); end 如何将最后的节点坐标保存在txt文件中

[M,I] = sort(flow_betweenness,'descend'); I = I(1:10); M = M(1:10); % 输出结果并保存节点坐标 node_coordinates = importdata('node_coordinates.txt'); output_file = 'top_10_nodes_coordinates.txt'; fid =...

将这个输出的结果保存在txt文件中% 找到最大的10个节点 [M,I] = sort(flow_betweenness,'descend'); I = I(1:10); M = M(1:10); % 输出结果 for i = 1:length(I) fprintf('第%d个最重要的节点是 %d 具有流动中介中心性 %f\n',i,I(i),M(i)); node_coordinates = importdata('node_coordinates.txt'); fprintf('该节点的坐标：\n'); disp(node_coordinates(I(i),:)); end

[M,I] = sort(flow_betweenness,'descend'); I = I(1:10); M = M(1:10); % 输出结果 for i = 1:length(I) fprintf('第%d个最重要的节点是 %d 具有流动中介中心性 %f\n',i,I(i),M(i)); node_coordinates = import...

m0=2 m=2 N=20 x1=100rand(1,m0); y1=100rand(1,m0); x2=100rand(1,m0); y2=100rand(1,m0); for i=1:N z11(i)=10 end z1=z11' for i=1:N z22(i)=90 end z2=z22' %for i=1:N %z1(i)=10 %end %for i=1:N %z2(i)=90 %end for i=1:m0 for j=i+1:m0 p1=rand(1,1); p2=rand(1,1); if p1>0.5 a1(i,j)=1; a1(j,i)=0; end if p2>0.5 a2(i,j)=1; a2(j,i)=0; end end end for k=m0+1:N M=size(a1,1);p=zeros(1,M); M1=size(a2,1);p1=zeros(1,M1); x0=100rand(1,1);y0=100rand(1,1); x1(k)=x0;y1(k)=y0; x2(k)=x0;y2(k)=y0; if length(find(a1==1))==0 p(:)=1/M; else for i=1:M p(i)=length(a1(i,:)==1)/length(find(a1==1)); end if length(find(a2==1))==0 p1(:)=1/M1; else for i=1:M1 p1(i)=length(a2(i,:)==1)/length(find(a2==1)); end end end pp=cumsum(p); pp1=cumsum(p1); for i=1:m random_data=rand(1,1); random_data1=rand(1,1); aa=find(pp>=random_data);jj=aa(1); aa1=find(pp1>=random_data1);jj1=aa1(1); a1(k,jj)=1; a1(jj,k)=1; a2(k,jj1)=1; a2(jj1,k)=1; end end 已知有上述网络。degree = sum(a1~=0, 2); % 计算每个节点的度数 [~, idx] = sort(degree, 'descend'); % 按度数大小排序 x1_new = x1(idx); y1_new = y1(idx); z1_new = z1(idx); % 输出每个节点的坐标及编号 fid = fopen('node_coordinates.txt', 'w'); for i = 1:N fprintf(fid, 'Node %d: (%f,%f,%f)\n', idx(i), x1_new(i), y1_new(i), z1_new(i)); end fclose(fid);。如何通过计算网络的连通介数中心性来找到a1的重要节点？

可以使用Matlab中的betweenness_...[~, idx] = sort(bc, 'descend'); for i = 1:N fprintf('Node %d: betweenness centrality = %f\n', idx(i), bc(idx(i))); end 这样就可以找到在网络中具有重要作用的节点了。
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