real_cap = min(self.init_capacity, self.bandwidth_max)

时间: 2024-04-29 16:20:00 浏览: 87
这段代码是Python中的一行赋值语句,其中包含一个min函数和两个变量。 min函数是Python中的内置函数,用于比较多个参数,并返回其中最小的值。在这个语句中,min函数的参数是self.init_capacity和self.bandwidth_max,它们分别表示对象的初始容量和带宽最大值。min函数返回的结果就是这两个参数中的最小值。 这个min函数的结果被赋值给一个新的变量real_cap。这个变量的值就是self.init_capacity和self.bandwidth_max中的最小值。在这个语句中,real_cap是一个对象的实际容量,它不能超过对象的初始容量和带宽最大值中的最小值。如果对象的初始容量比带宽最大值小,则实际容量就等于初始容量;如果带宽最大值比初始容量小,则实际容量就等于带宽最大值。
相关问题

def is_avaliable(self): real_cap = min(self.init_capacity, self.bandwidth_max) bandwidth_next = real_cap / (self.connected_users + 1) if bandwidth_next < self.bandwidth_guaranteed: return False return True

这段代码是一个Python类中的一个方法,它判断当前对象是否可用。 该方法首先计算对象的实际容量(real_cap),方法中使用了 min 函数来计算实际容量,这是因为对象的容量不能超过它的初始容量和带宽最大值中的最小值。实际容量的计算方式是取实际容量除以当前连接用户数加一得到的带宽(bandwidth_next)。如果实际带宽小于保证带宽(bandwidth_guaranteed)则返回False,否则返回True。 这段代码没有涉及到资源分配问题,因此也和最小剩余容量算法或最大剩余容量算法无关。它只是通过计算实际容量和实际带宽来判断对象当前是否可用。

def get_consumable_share(self): if self.connected_users <= 0: return min(self.init_capacity, self.bandwidth_max) else: return min(self.init_capacity/self.connected_users, self.bandwidth_max) def is_avaliable(self): real_cap = min(self.init_capacity, self.bandwidth_max) bandwidth_next = real_cap / (self.connected_users + 1) if bandwidth_next < self.bandwidth_guaranteed: return False return True

这段代码看起来是一个网络带宽管理器的类,其中包含了获取可用带宽比例和检查带宽是否可用的两个方法。在获取可用带宽比例的方法中,如果当前已连接用户数小于等于0,则返回初始容量和最大带宽的较小值;否则,返回初始容量除以已连接用户数和最大带宽的较小值。在检查带宽是否可用的方法中,首先计算当前实际带宽,即初始容量和最大带宽的较小值。接着,计算加入一个用户后的可用带宽,即实际带宽除以已连接用户数加1。如果加入一个用户后的可用带宽小于保证带宽,则返回 False,表示带宽不可用;否则,返回 True,表示带宽可用。
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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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