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 21:04:15 浏览: 70

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。

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/(GnGn)=", N/(GnGn)) # 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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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

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