C-Minus语法压缩包内容解析

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0 下载量 131 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 1.76MB ZIP 举报
资源摘要信息:"C-Minus语法和结构" C-Minus是一种简化版的C语言,旨在教学中使用,以便于学生更好地理解C语言的语法和编译过程。它通常用于计算机科学和编程入门课程,帮助学生逐步建立起对编程语言结构和编译技术的认识。C-Minus语法通常包括基本的数据类型、控制结构、函数定义和调用等基本元素,但会省略一些C语言中较为复杂的特性,例如指针、位操作等。 描述中提到的"C-Minus语法"指的是C-Minus语言的语法规则,而"syntex"很可能是"syntaxis"的拼写错误,意指C-Minus的语法规则。在编程语言中,语法规则定义了如何编写符合该语言规范的代码,包括语句结构、关键字的使用、变量声明、操作符、表达式以及函数定义等。 标签"C-minus zip"表明该文件是一个压缩包,包含了与C-Minus相关的文档或资源。在计算机术语中,"zip"通常指的是一种文件压缩格式,它将多个文件和目录压缩成一个单一的压缩文件,以便于传输和存储。在这个上下文中,该压缩包可能包含C-Minus语言的教程、示例代码、项目作业、编译器的源代码或其他教学资源。 从提供的文件名列表来看,"c-.xps"可能是一个文档文件,扩展名为".xps"。XPS代表XML Paper Specification,这是一种由微软开发的文件格式,用于电子文档的发布,类似于Adobe的PDF格式。在这一上下文中,这个文件可能包含了与C-Minus语言相关的详细文档、教程或者是某种参考资料。 基于以上信息,我们可以推断出该文件包含的内容可能是有关C-Minus语言的教育资源,包括语法讲解、结构说明、示例代码和教学参考资料。这些资源对于学习和教授C-Minus语言非常有用,有助于学生和教师深入理解C语言的基础知识和编程原理。 重要知识点总结: 1. C-Minus语言:C-Minus是一种为教学目的而设计的简化版C语言,它帮助学生逐步学习C语言的基础语法和概念。 2. C-Minus语法:C-Minus的语法规则定义了编写C-Minus代码时必须遵守的语句结构、关键字、变量声明、操作符和函数定义等。 3. 编程教学:C-Minus通常用于计算机科学课程,作为教学工具,帮助学生理解编程语言的基本构造和编译过程。 4. 文件压缩格式:.zip是一种常用的文件压缩格式,它能够将多个文件压缩到一个单一文件中,以便于文件传输和存储。 5. XPS格式:XPS格式文件是一种电子文档发布格式,与PDF相似,由微软开发,可用来存放文档内容,保持格式的一致性。 通过这些知识点,我们可以了解到C-Minus语言是C语言学习的一个入门级工具,它以简化的方式提供了对C语言的基础理解。同时,.zip和.xps文件格式在文件管理和文档存储方面的重要性也不言而喻,它们在日常的计算机使用中提供了极大的便利。

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

2023-06-12 上传
2023-06-12 上传