# 对每个网格进行判断并分类 for i in range(len(e)): e0 = e[i] print(i) nodeList = list(e0.connectivity) nodeCoordinates=(n[nodeList[0]].coordinates, n[nodeList[1]].coordinates, n[nodeList[2]].coordinates, n[nodeList[3]].coordinates, n[nodeList[4]].coordinates, n[nodeList[5]].coordinates, n[nodeList[6]].coordinates, n[nodeList[7]].coordinates,) # 对每个网格中心节点进行判断 [x, y, z] = np.average(nodeCoordinates, axis=0) TPMSValue = primitive(x, y, z, L, t) print(TPMSValue) if TPMSValue > 0.5 * np.sqrt(3) / 2: matrixRegion.append(p.cells.findAt((x,y,z),)) elif TPMSValue < -0.5 * np.sqrt(3) / 2: fillsRegion.append(p.cells.findAt((x,y,z),)) else: interfaceRegion.append(p.cells.findAt((x,y,z),)) i = i + 1 p.Set(elements=matrixRegion, name='MatrixEle') p.Set(elements=fillsRegion, name='fillsEle') p.Set(elements=interfaceRegion, name='interfaceEle')

时间: 2023-06-27 13:03:57 浏览: 134
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关于网格计算的内容,希望能有用

这段代码是在对一个三维模型的每个网格进行分类，将其分为三类：矩阵区域、填充区域和界面区域。其中，首先通过连接信息获取每个网格的节点坐标，然后计算网格中心节点的TPMS值（一种用于描述材料微观结构的指标），根据TPMS值的大小将其分类为不同的区域，并将其对应的单元添加到不同的集合中。最后，使用Sets命令将不同集合中的单元分别命名为矩阵区域、填充区域和界面区域。
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print('每一类数据及其样本点数量为：') d={} n=[] num=[] for i in range(len(t_train)): d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1 for j in sorted(d): n.append((j,d[j])) num.append(d[j]) print(n) arr=np.zeros((10,784)) for t in range(10): for k in range(len(t_train)): if t_train[k]==t: arr[t]=arr[t]+x_train[k] else: continue arr[t]=arr[t]/num[t] plt.figure() for m in range(1,11): plt.subplot(3,4,m) a=np.reshape(arr[m-1],(28,28)) gray_img=a plt.imshow(gray_img,cmap='gray') 每行代码的解释

3. for i in range(len(t_train)):：遍历训练集中的每个样本。 4. d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1：将该样本的类别作为字典d的键，如果该键不存在则将其值设为0，然后将其值加1。 5. for j in ...

将以下代码改为C++代码： import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

for(int i=0; i; ++i){ auto v = mesh.vertices[i]; angles[i] = get_angles(v[0], v[1], v[2]); } // Solve equation: x(theta, phi) = sum(a^m_l * Y^m_l(theta, phi)), and get coefficients a^m_l // Get...

def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

这段代码是用于在一个 DICOM 数据集中找到包含某个轮廓的 CT 切片，并将这些切片的索引写入文件中。其中，输入参数 path 是 DICOM 数据集的路径，isPlot 参数表示是否需要画出 CT 切片和轮廓，函数返回值是一个...

folder = 'E:\medData\GTV\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0006863819' # 重新测量后，vxp文件中补充了时间信息 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') print(name) #os.listdir的返回值是一个列表，列表里面存储该path下面的子目录的名称 # 每个dicom文件包含多少横截面 cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) times = np.linspace(0,90,10) angle = 5 numOfContourPts = int(360/angle) nums = np.linspace(0,511,512) x,y = np.meshgrid(nums,nums) #设置横纵坐标的名称以及对应字体格式 font2 = {'family' : 'Times New Roman', 'weight' : 'normal', 'size' : 20, } 帮我详细解释一下这段代码

- if 'CT' in name[i][0:2]:：判断当前文件名的前两个字符是否为 'CT'。 - cuts.append(i+1)：如果当前文件名的前两个字符为 'CT'，则将当前文件名所在的索引加 1 并添加到 cuts 列表中，表示该 DICOM ...

import random from collections import deque # 定义状态类 class State: def __init__(self, location, direction, grid): self.location = location # 吸尘器位置坐标 self.direction = direction # 吸尘器方向 self.grid = grid # 环境状态矩阵 # 定义操作符 actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'] movements = { 'UP': (-1, 0), 'DOWN': (1, 0), 'LEFT': (0, -1), 'RIGHT': (0, 1) } def move(state, action): # 根据操作进行移动 row, col = state.location dr, dc = movements[action] new_location = (row + dr, col + dc) new_direction = action new_grid = state.grid.copy() new_grid[row][col] = 0 return State(new_location, new_direction, new_grid) # 实现广度优先搜索算法 def bfs(initial_state): queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() if is_goal_state(state): return state for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return None # 判断是否为目标状态 def is_goal_state(state): for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: return False return True # 构造初始状态 def generate_initial_state(): location = (random.randint(0, 2), random.randint(0, 2)) direction = random.choice(actions) grid = [[1 if random.random() < 0.2 else 0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] return State(location, direction, grid) # 运行搜索算法 initial_state = generate_initial_state() goal_state = bfs(initial_state) # 评价性能 def calculate_path_cost(state): path_cost = 0 for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: path_cost += 1 return path_cost def calculate_search_cost(): search_cost = 0 queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() search_cost += 1 if is_goal_state(state): return search_cost for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return search_cost path_cost = calculate_path_cost(goal_state) search_cost = calculate_search_cost() print("目标状态路径代价：", path_cost) print("搜索开销：", search_cost) 错误为:list index out of range 请改正

这个错误通常发生在你尝试访问列表中不存在的索引时。...if 0 <= row + dr < len(new_grid) and 0 <= col + dc < len(new_grid[0]): new_grid[row][col] = 0 请在这两处进行修改，并重新运行代码。

这段代码在做什么def zgrid(): global X,Gn, ystart, dy, xstart, dx, mean, std, C, Threshold prepare() # os.system("exit(0)") makegrid() getCellCount() mean = np.mean(CellCount) caculateAllDensitys() #drawSurface() Threshold = getThreshold() # *0.4#*1.25 print("Dataset=", Dataset, "N=", N, "Gn=", Gn, "Threshold=", Threshold, "N/(Gn*Gn)=", N/(Gn*Gn)) # Draw3DBar() # return rr = 0 for x in range(Ev,Gn-Ev): for y in range(Ev,Gn-Ev): if VirtualDensity[x][y] > Threshold: l = testNeighbour(x, y) # 看看邻居的簇号 ln=len(l) if ln == 1: CellCluster[x][y] = l[0] elif ln == 0: rr += 1 CellCluster[x][y] = rr else:#CellCluster[x][y] = 99 combin(x,y,l) removeSmallCluster() #compete() # step2:competition扩展簇 makeCluster() maintianCluster() # orderClusterNo() & delete small clusters time1 = time.perf_counter() print('program eclipes:', time1-time0) fig = plt.figure(figsize=(3,3),dpi=300) return # bypass drawing rectangle AX=fig.add_subplot(111) for x in range(Gn): for y in range(Gn): #if CellCluster[x][y] >0: drawReactangle(x, y, 'b', 0.2,AX) #drawDensity(x, y, 'b', 0.1,AX) print("done!") return

这段代码定义了一个名为zgrid()的函数，该函数的功能是对数据进行网格化处理并进行聚类。具体实现步骤如下： 1. 调用prepare()函数进行数据准备，包括读取数据、对数据进行预处理等； 2. 调用makegrid()函数对数据...

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

这段代码定义了一个名为plot_bar_chart的函数，它可以绘制柱状图。...最后，函数在每个子图上绘制柱状图，并将数据标签添加到每个条形上。如果没有足够的子图来填充整个网格，则函数会删除空的子图以使图像更清晰。

def color_map(ax2, lamx, lamy, lamplot, model_BT, model_weights, Psi_model, cmaplist, terms, label): predictions = np.zeros([lamx.shape[0], terms]) cmap_r = list(reversed(cmaplist)) for i in range(len(model_weights)-1): model_plot = GetZeroList(model_weights) model_plot[i] = model_weights[i] model_plot[-1][i] = model_weights[-1][i] # print(model_plot) Psi_model.set_weights(model_plot) lower = np.sum(predictions,axis=1) if label == 'x': upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() else: upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() im = ax2.fill_between(lamplot[:], lower.flatten(), upper.flatten(), zorder=i+1, alpha=1.0, color=cmap_r[i])

它使用一些输入参数来计算预测值和权重，并将颜色标记映射到每个预测值上。其中ax2是要绘制的坐标轴，lamx和lamy是坐标轴上的网格点，lamplot是要绘制的区域，model_BT是一个模型对象，model_weights是...

这段代码在做什么 def makegrid(): # 按网格划分计算每个格子里面的点数，画格子。 global ystart, dy, xstart, dx, Gn dy = (ymax-ymin)/Gn dx = (xmax-xmin)/Gn ystart = np.arange(ymin, ymax, dy) xstart = np.arange(xmin, xmax, dx) return def getCellCount(): global CellCount,Gn for x in X: ix = len(xstart[xstart < x[0]])-1 iy = len(ystart[ystart < x[1]])-1 iy=Gn-1 if iy>Gn-1 else iy ix=Gn-1 if ix>Gn-1 else ix #print(ix,iy) #if CellCount[ix][iy]>=2: continue CellCount[ix][iy] += 1 return

这段代码定义了两个函数 makegrid() 和 getCellCount()，用于按照网格划分计算每个格子里面的点数，以及获取每个格子内的点数。 makegrid()函数中，首先定义了全局变量 ystart, dy, xstart, dx, Gn。然后根据 Gn...

以代码中info1_list为横轴，count_list为相应数据，以200,400,600,800为纵轴，绘制柱形图import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'} url='https://www.ibiquges.com/xiaoshuodaquan/' strhtml=requests.get(url,headers=headers) soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml') info_list = []#书籍目录 count_list = []#书籍数量 info1_list = [] for i in range(1, 14, 2): info = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > ul') info1 = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > h2') for item in info: #print(item.get_text()) count = len(info[0].find_all('li')) count_list.append(count) info_list.append(info) for item1 in info1: print(item1.get_text()) info1_list.append(item1.get_text()) print(info1_list) print(count_list)

for i in range(1, 14, 2): info = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > ul') info1 = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > h2') for item in info: count = len(info[0].find_all('li')) ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from itertools import product from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier n_points = 100 X1 = np.random.multivariate_normal([1,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X2 = np.random.multivariate_normal([2,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) print (X.shape, y.shape) clfs = [] neighbors = [1,3,5,9,11,13,15,17,19] for i in range(len(neighbors)): clfs.append(KNeighborsClassifier(n_neighbors=neighbors[i]).fit(X,y)) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1)) f, axarr = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 12)) for idx, clf, tt in zip(product([0, 1, 2], [0, 1, 2]), clfs, ['KNN (k=%d)' % k for k in neighbors]): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) axarr[idx[0], idx[1]].contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) axarr[idx[0], idx[1]].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k') axarr[idx[0], idx[1]].set_title(tt) plt.show()帮我逐句解析代码

对于每个分类器，我们首先用np.c_将网格上的点变成一个点集，然后用predict函数进行分类，并将结果reshape成网格的形状。接着，我们使用contourf函数将分类结果可视化，同时用scatter函数将数据集X中的点画出来。...

请教学式按句详细讲解以下代码：###--------------------KNN算法与决策树算法-------------------- from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # 将文本数据转化为数值特征 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data_str_list) # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train.toarray()) X_test = scaler.transform(X_test.toarray()) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 使用网格搜索进行超参数调优 param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } knn = KNeighborsClassifier() grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("KNN最优参数：", grid_search.best_params_) param_grid = { "criterion": ["gini", "entropy"], "max_depth": [3, 5, 7, 9] } dt = DecisionTreeClassifier() grid_search = GridSearchCV(dt, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("决策树最优参数：", grid_search.best_params_) # 训练分类器并进行预测 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto") knn.fit(X_train, y_train) knn_pred = knn.predict(X_test) dt = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", max_depth=9) dt.fit(X_train, y_train) dt_pred = dt.predict(X_test) # 混合使用KNN和决策树进行文本分类 ensemble_pred = [] for i in range(len(knn_pred)): if knn_pred[i] == dt_pred[i]: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) else: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) # 输出分类结果和准确率 print("KNN准确率：", accuracy_score(y_test, knn_pred)) print("决策树准确率：", accuracy_score(y_test, dt_pred)) print("混合使用准确率：", accuracy_score(y_test, ensemble_pred))

for i in range(len(knn_pred)): if knn_pred[i] == dt_pred[i]: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) else: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) 将KNN算法和决策树算法的预测结果进行比较，如果两种算法...

point_cloud = np.asarray(cloud.points) # 1、获取点云数据边界 x_min, y_min, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0) x_max, y_max, z_max = np.amax(point_cloud, axis=0) # 2、计算格网行列数 width = np.ceil((x_max - x_min) / step) height = np.ceil((y_max - y_min) / step) print("格网的大小为： {} x {}".format(width, height)) # 3、计算每个点的格网索引 h = list() # h 为保存索引的列表 for i in range(len(point_cloud)): col = np.ceil((point_cloud[i][0] - x_min) / step) row = np.ceil((point_cloud[i][1] - y_min) / step) h.append((row-1) * width + col) h = np.array(h) # 4、计算每个格网里点的高差、坡度 h_indice = np.argsort(h) # 返回h里面的元素按从小到大排序的索引 h_sorted = h[h_indice]这段代码的计算工程

这段代码的计算过程是对点云数据进行网格化处理，将点云数据分割成多个小网格，然后计算每个网格内点的高差和坡度。具体步骤如下： 1. 获取点云数据的边界（x、y、z的最小值和最大值）。 2. 根据设定的步长step...

* 2 输出如下图形：行数N和第一个大写字母ch由键盘输入，如输入K(当超过Z时 ，自动回到A): 如：N=5,ch=‘K’ K L M N O P Q R S T U V W X Y Z A B C D E F G H I J K L

for i in range(1, N+1): line = ch.upper() + (i - 1) * ' ' if ch.isupper(): line += ' ' * (N * 2 - len(line)) # 如果是大写字母，补空格使其对齐 else: line += 'A' * ((N * 2 - len(line)) // 2) + ch....

根据这个描述写出python代码：水流大小会随着流动的距离逐步减小，且遇到障碍物无法通过，在此情况下需要计算某个位置的水流大小，注意：水流虽然不能穿过障碍物，但是可以绕过障碍物，现给定一个数字矩阵array[m][n]表示网格地图 array[i][j] = 0 表示i行j列为空旷位置，array[i][j] = 1表示i行j列为障碍物，array[i][j] = x (x为正整数)表示i行j列为水源 水源只有一个，但是障碍物可以有多个 水流只能上下左右流，且每移动一格，水流强度减少1，最小减小到0 现要求输出对应位置的水流大小 输入描述： 输入为三行 第一行为 m n ，代表输入的是一个m * n的数组 第二行为一串m * n个用空格分隔的整数，每连续n个数代表一行，以此类推，对应的值代表对应的网格是空旷位置，还是水源，还是障碍物 第三行是 i j ，代表需要计算的array[i][j]的水流大小

for i in range(m): row = list(map(int, array[i].split())) grid.append(row) # 解析目标位置 target_row, target_col = map(int, target.split()) # 找到水源位置 source_row, source_col = None, None ...

根据这个描述写出python代码：水流大小会随着流动的距离逐步减小，且遇到障碍物无法通过，在此情况下需要计算某个位置的水流大小，注意：水流虽然不能穿过障碍物，但是可以绕过障碍物，现给定一个数字矩阵array[m][n]表示网格地图 array[i][j] = 0 表示i行j列为空旷位置，array[i][j] = -1表示i行j列为障碍物，array[i][j] = x (x为正整数)表示i行j列为水源 水源只有一个，但是障碍物可以有多个 水流只能上下左右流，且每移动一格，水流强度减少1，最小减小到0 现要求输出对应位置的水流大小 输入描述： 输入为三行 第一行为 m n ，代表输入的是一个m * n的数组 第二行为一串m * n个用空格分隔的整数，每连续n个数代表一行，以此类推，对应的值代表对应的网格是空旷位置，还是水源，还是障碍物 第三行是 i j ，代表需要计算的array[i][j]的水流大小

for k in range(0, len(array_input), n): array.append(array_input[k:k+n]) # 调用函数计算水流大小 result = calculate_water_flow(array, m, n, i, j) print(result) 请注意，上述代码假设输入的数据格式...

在HP格点模型中，蛋白质由疏水氨基酸(Hydrophobic，简记为H)和亲水氨基酸(Polar，简记为P)组成。氨基酸序列用HP字符串表示，如HPHPPHHPHPPHPHHPPHHH。现将给定的氨基酸序列摆放在二维单位正方形网格格点上，使之形成自回避路径，即氨基酸序列中的共价键不能被打断，每个氨基酸占据一个格点，且一个格点不能被两个氨基酸同时占用，并且称该模型为平面格点模型。将在链上不相邻但在平面中相邻的两个疏水氨基酸H之间的能量E定义为-1(并称此时两个疏水氨基酸形成一个黑切点)，其它情况定义为0。对于一个含有N个氨基酸的序列，蛋白质折叠问题就是要找出氨基酸序列的最低能量构形，显然，构形的黑切点数=|E|。利用模拟退火算法和自回避搜索，写一个代码求解给定的蛋白质序列HPHPPHHPHPPHPHHPPHPH在HP格点模型上的最低能量构形，并画出来HP格点模型，用黑色代表H，白色代表P。

model_new.energy += sum([model_new.calc_energy(k, l) for l in range(max(i-1, 0), min(i+2, self.n))]) delta_E = model_new.energy - self.energy if delta_E < 0 or random.random() (2.72, -delta_E/T): ...

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