dist(i, j) = norm(pos(i, :) - pos(j, :));

This formula calculates the Euclidean distance between two points in a 2D space.

- "i" and "j" are the indices of the two points being compared.
- "pos(i,:)" and "pos(j,:)" are the positions of the two points in the 2D space, represented as row vectors.
- "norm()" is a function that calculates the Euclidean norm (or magnitude) of a vector.

So, "dist(i,j)" gives the distance between point i and point j in the 2D space.

相关问题

dist(i, j) = norm(pos(i, :) - pos(j, :))入文件： xlswrite(filename, data)

这段代码的作用是将数据data写入Excel文件filename中。其中，data是一个矩阵，每行是一个数据记录，每列是一个数据字段。xlswrite函数会将矩阵data写入Excel文件中的一个工作表中，并按照行列的顺序进行排列。如果Excel文件不存在，则会创建一个新的文件；如果文件已经存在，则会覆盖原有的数据。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。接下来，它计算了预测值与实际值之间的残差，并进行了残差分析和正态概率图。然后，它使用决策树回归模型进行拟合，并可视化了决策树模型和特征的重要性。最后，它显示了这些可视化结果。

请注意，这段代码假设你已经安装了相关的库（如numpy、matplotlib、pandas、scikit-learn和graphviz），并且已经有了'BostonHousing2.csv'文件作为数据源。