dx = int((dx1 + dx2) / 2) dy = int((dy1 + dy2) / 2) x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 Eigen C++
时间: 2023-12-11 09:03:21 浏览: 34
这段代码中,dx和dy分别被计算成(dx1 + dx2) / 2和(dy1 + dy2) / 2的整数部分。
x和y被生成为一个网格矩阵,其中x和y分别是range_x和range_y大小的矩阵,np.arange函数生成等差数列。
x_o和y_o分别为x和y减去range_x / 2和range_y / 2得到的矩阵。
x_i和y_i分别为x和y减去dx和dy得到的矩阵。
z_critical被赋值为50,R_o和R_i分别被赋值为550和200。
以下是使用Eigen库实现相似功能的代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
int range_x = 10;
int range_y = 20;
int dx1 = 5, dx2 = 10, dy1 = 8, dy2 = 15;
int dx = (dx1 + dx2) / 2;
int dy = (dy1 + dy2) / 2;
Eigen::MatrixXi x(range_y, range_x), y(range_y, range_x);
for (int i = 0; i < range_y; ++i) {
x.row(i) = Eigen::RowVectorXi::LinSpaced(range_x, 0, range_x-1);
y.col(i) = Eigen::VectorXi::Constant(range_y, i);
}
Eigen::MatrixXi x_o = x.array() - range_x / 2;
Eigen::MatrixXi y_o = y.array() - range_y / 2;
Eigen::MatrixXi x_i = x.array() - dx;
Eigen::MatrixXi y_i = y.array() - dy;
int z_critical = 50;
int R_o = 550;
int R_i = 200;
std::cout << "x:\n" << x << std::endl;
std::cout << "y:\n" << y << std::endl;
std::cout << "x_o:\n" << x_o << std::endl;
std::cout << "y_o:\n" << y_o << std::endl;
std::cout << "x_i:\n" << x_i << std::endl;
std::cout << "y_i:\n" << y_i << std::endl;
std::cout << "z_critical:\n" << z_critical << std::endl;
std::cout << "R_o:\n" << R_o << std::endl;
std::cout << "R_i:\n" << R_i << std::endl;
return 0;
}
```
这个示例中,除了数据类型变成了整型矩阵外,代码与前面的示例基本相同。