点阵字模工具示例:win_tc编译器价值分享

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0 下载量 17 浏览量 更新于2024-11-08 收藏 25KB RAR 举报
资源摘要信息:"sampe.rar_点阵字模"是一个包含了点阵字模工具示例的压缩包文件,该工具示例来源于win_tc编译器,是一个具有实用价值的资源。以下是对标题、描述、标签以及文件名称列表中知识点的详细说明。 首先,关于标题"sampe.rar_点阵字模",我们可以推断出这是一个关于点阵字模的资源包。在这个资源包中,"sampe"可能是一个示例文件的名称,而"rar"是文件的压缩格式。RAR是一种广泛使用的压缩格式,它支持文件的压缩、加密和错误修复,常用于数据备份、分发和存储。而"点阵字模"则涉及到计算机图形学和显示技术的特定领域。 点阵字模是指采用点阵排列形式来表示字符或文字的方式。在早期的计算机显示技术和印刷技术中,点阵字模非常普遍。它通过一系列由像素组成的点阵来定义每个字符的形状,每一个点可以是开(通常表示为1)或关(通常表示为0),排列起来形成字符的轮廓。 描述中提到的"点阵字模工具示例",意味着该资源可能包含了一个软件工具或程序的示例,用于生成或处理点阵字模。这个工具可能是用win_tc编译器编写的。win_tc编译器是一个基于Turbo C的集成开发环境,它支持C/C++语言的编程,广泛用于教学和一些老旧项目的开发。使用win_tc编译器可以编写和编译C/C++代码,并且能够调试程序,便于开发者快速开发和测试点阵字模工具。 在标签"点阵字模"中,我们可以看出这是一个聚焦于点阵字模的资源,可能包含了相关的教程、示例代码、字体库或者是生成点阵字模的应用程序。在计算机科学和信息技术领域,点阵字模的应用涉及到了字符显示、图形设计、嵌入式系统(如点阵显示屏)等众多方面。 最后,压缩包文件的文件名称列表中提到了"点阵字模工具示例",这表明压缩包内至少包含了一个名为"点阵字模工具示例"的文件或程序。这个工具可能是一个编译后的可执行文件、源代码文件或者是使用说明文档,用于指导用户如何使用这个点阵字模工具。 综合以上分析,"sampe.rar_点阵字模"作为一个IT资源,具有以下几个重要的知识点: 1. 点阵字模的概念及其在计算机图形学和显示技术中的应用。 2. win_tc编译器的使用和特点,它是如何辅助进行C/C++语言编程和点阵字模工具开发的。 3. 压缩包文件的管理与使用,特别是RAR格式文件的解压、查看和维护。 4. 点阵字模工具的功能、操作方法以及可能的应用场景。 在了解了上述知识点后,用户可以将这个资源用于学习如何创建和编辑点阵字模,或者将其集成到相关的项目中,如LED显示、游戏开发、嵌入式系统界面设计等领域。这对于想要深入理解字符显示技术或者需要在特定项目中应用点阵字模的开发者来说,是一个非常有价值的资源。

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): # propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.in_degree(v) propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) # p += propProb # print(propProb) # print('平均阈值:', p/2939) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = copy.deepcopy(seedNode) newActiveNodes = set() activatedNodes = copy.deepcopy(seedNode) # Biar ga keaktivasi 2 kali influenceSpread = len(seedNode) while (newActive): for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors( node): # Harus dicek udah aktif apa belom, jangan sampe ngaktifin yang udah aktif if (neighbor not in activatedNodes): if (G[node][neighbor]['pp'] > propProbability): # flipCoin(propProbability) newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False # print("activatedNodes",len(activatedNodes),activatedNodes) return influenceSpread def flipCoin(probability): return random.random() < probability解释一下这个代码

2023-07-16 上传