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
时间: 2023-11-22 19:04:15 浏览: 64
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（网格数）、xmin、xmax、ymin、ymax计算出每个格子的宽度和高度（dx和dy）以及每个格子的起始坐标（xstart和ystart）。最后返回函数。
getCellCount()函数中，首先获取了全局变量 CellCount 和 Gn。然后对于每个点 x，在 xstart 中找到离它最近的起始坐标 ix，同理在 ystart 中找到 iy。如果 iy 或 ix 超过了最大网格数 Gn，则将其赋值为 Gn-1。最后将该点所在的格子的 CellCount 加一。最后返回函数。
相关问题
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()函数对数据进行网格化处理；
3. 调用getCellCount()函数获取每个网格内数据点的数量；
4. 调用caculateAllDensitys()函数计算每个网格内的密度；
5. 调用getThreshold()函数计算阈值；
6. 遍历每个网格，根据其虚拟密度和阈值来确定其所属的簇；
7. 调用removeSmallCluster()函数删除小簇；
8. 调用makeCluster()函数对簇进行合并；
9. 调用maintainCluster()函数对簇进行维护和排序；
10. 最后，绘制聚类结果的矩形图并返回。
该函数的主要作用是对数据进行聚类分析，并将聚类结果可视化。
1、将画布分成四个区，画布大小：宽600、高600，左边距：50，上边距：50，在中心处画 两条垂直交叉线，如图所示： 红鱼 在画布中随机生成 50个点，点的直径为 10，点分布在每个区的颜色如上图
要在HTML5 Canvas中实现这个描述，首先需要创建一个canvas元素，并设置其宽度和高度。然后我们将它划分为四个区域，并在中心绘制两条垂直交叉线。接着会为每个区域随机生成并着色50个半径为10像素的点。以下是伪代码描述：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
<style>
canvas {
border: 1px solid black;
}
</style>
</head>
<body>
<canvas id="myCanvas" width="600" height="600"></canvas>
<script>
const canvas = document.getElementById('myCanvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
// 画布分割和中心线
const leftPadding = 50;
const topPadding = 50;
const midX = canvas.width / 2;
const midY = canvas.height / 2;
// 绘制两条垂直交叉线
ctx.beginPath();
ctx.moveTo(midX, topPadding);
ctx.lineTo(midX, canvas.height - topPadding);
ctx.stroke();
ctx.beginPath();
ctx.moveTo(leftPadding, midY);
ctx.lineTo(canvas.width - leftPadding, midY);
ctx.stroke();
// 区域划分
let colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']; // 点的颜色数组
for (let i = 0; i < 4; i++) {
let xStart = leftPadding + i * (canvas.width / 4 - leftPadding);
let yStart = topPadding;
let xEnd = xStart + (canvas.width / 4 - leftPadding);
// 随机分布50个点
for (let j = 0; j < 50; j++) {
let x = Math.random() * (xEnd - xStart) + xStart;
let y = Math.random() * (canvas.height - topPadding) + topPadding;
ctx.beginPath();
ctx.arc(x, y, 10, 0, Math.PI*2, false); // 半径为10像素的圆形
ctx.fillStyle = colors[i]; // 设置颜色
ctx.fill();
}
}
</script>
</body>
</html>
```
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当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。
在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如：
```java
import java.util.ArrayList;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("Hello");
list.add("World");
// 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表
}
}
```
上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。
为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示：
```java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个存储字符串的ArrayList
ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
// 向ArrayList中添加字符串元素
list.add("Apple");
list.add("Banana");
list.add("Cherry");
list.add("Date");
// 使用增强for循环遍历ArrayList
System.out.println("遍历ArrayList:");
for (String fruit : list) {
System.out.println(fruit);
}
// 使用迭代器进行遍历
System.out.println("使用迭代器遍历:");
Iterator<String> iterator = list.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String fruit = iterator.next();
System.out.println(fruit);
}
// 更新***List中的元素
list.set(1, "Blueberry");
// 移除ArrayList中的元素
list.remove(2);
// 再次遍历ArrayList以展示更改效果
System.out.println("修改后的ArrayList:");
for (String fruit : list) {
System.out.println(fruit);
}
// 获取ArrayList的大小
System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size());
}
}
```
在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图：
```
遍历ArrayList:
Apple
Banana
Cherry
Date
使用迭代器遍历:
Apple
Banana
Cherry
Date
修改后的ArrayList:
Apple
Blueberry
Date
ArrayList的大小为: 3
```
此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。
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### 知识点详解
1. **拾取射线（Picking Ray）**:
- 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。
- 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。
2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**:
- 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。
- 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。
- 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。
3. **实现拾取射线的过程**:
- 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。
- 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。
- 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。
- 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。
4. **命中测试（Hit Testing）**:
- 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。
- 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。
- 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。
5. **JavaScript与矩阵操作库**:
- JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。
- gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。
- 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。
6. **模块化编程**:
- camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。
- 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。
7. **文件名称列表**:
- 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。
- 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。
### 结论
"camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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