np.setdiff1d

时间: 2024-09-22 22:08:34 浏览: 77
`np.setdiff1d`是NumPy库中的一个函数，它用于计算两个一维数组之间的差集，即只存在于第一个数组（称为`array1`）而不在第二个数组（称为`array2`）中的元素。这个函数返回一个新的数组，包含了所有从`array1`中减去`array2`后的结果。 语法通常是这样的： ```python numpy.setdiff1d(array1, array2) ``` - `array1`: 要从中查找差异的一维数组。 - `array2`: 另一个一维数组，可以从`array1`中移除其元素。 如果需要的话，还可以提供第三个可选参数`assume_unique=False`，默认情况下，`setdiff1d`假设输入数组不包含重复的元素，如果不满足此条件，可以设置`assume_unique=True`来避免错误。 例如： ```python import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) arr2 = np.array([3, 4, 6]) result = np.setdiff1d(arr1, arr2) print(result) # 输出 [1, 2, 5] ```
相关问题

np.setdiff1d函数

np.setdiff1d函数是NumPy库中的一个函数，用于计算两个数组的差集。它接受两个数组作为参数，并返回第一个数组中存在而第二个数组中不存在的元素组成的新数组。例如，如果有两个数组a和b，那么np.setdiff1d(a,b)将返回一个新数组，其中包含a中存在但b中不存在的元素。该函数的语法如下： np.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False) 其中，ar1和ar2是要计算差集的两个数组，assume_unique参数表示是否可以假设这两个数组中的元素都是唯一的。如果assume_unique为True，那么计算速度会更快，但如果数组中包含重复元素，则结果可能不正确。

def draw_line(zeroArray, C): notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0] deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1] notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0])) '划线操作' lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow) lineListColumn = deletaZeroColumn findMin = np.copy(C) findMin[lineListRow, :] = 100000 findMin[:, lineListColumn] = 100000 minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape) C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]] for i in notZeroRow: negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0] if negatives.size > 0: C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]] return C 添加注释

以下是给上述代码添加注释的示例： ```python def draw_line(zeroArray, C): # 找出没有独立零元素的行 notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0] # 找出非独立零元素的列 deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1] # 将具有独立零元素的行和非独立零元素的列合并 notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0])) '划线操作' # 找出需要划线的行 lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow) # 找出需要划线的列 lineListColumn = deletaZeroColumn # 创建C的副本并将需要划线的部分设为一个极大数 findMin = np.copy(C) findMin[lineListRow, :] = 100000 findMin[:, lineListColumn] = 100000 # 找到需要减去的最小值的索引 minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape) # 在具有独立零元素的行上减去最小值 C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]] # 消除负数元素 for i in notZeroRow: negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0] if negatives.size > 0: C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]] return C ``` 注释解释了每个步骤的目的和操作，使代码更易读和理解。这样其他开发人员在阅读或维护代码时，能够更清楚地了解代码的逻辑和功能。
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在实际应用中，你可能还需要使用np.nan_to_num()将np.nan转换为其他数值，或者使用np.isnan()与~（非操作符）结合，通过布尔索引来直接从数组中删除np.nan值。例如： python # 从数组中移除np.nan值 ...

def recommend_movies(user_id, top_n=10): rated = train_ratings[train_ratings['userId'] == user_id]['movieId'] # all_movies = ratings['movieId'].unique() unrated = np.setdiff1d(all_movies, rated) #生成全量未评分电影列表（来自训练集） predictions = [] for movie_id in unrated: pred = predict_rating(user_id, movie_id) predictions.append((movie_id, pred))解释每一句代码含义

然后是unrated = np.setdiff1d(all_movies, rated)，这里使用NumPy的setdiff1d函数找出所有未评分的电影。即从所有电影中排除已评分的，得到未评分的列表。需要解释这个函数的作用，以及为什么需要生成未评分列表...

这段代码定义了一个函数 t_split，用于将数据集拆分为训练集和测试集。函数的参数包括输入特征 x，输出标签 y，训练集占比 train_size，以及随机数种子 random_state。 在函数内部，首先获取数据集的样本数量 N，并计算出训练集的样本数量 N_train。然后使用随机数生成器 RNG，根据指定的随机数种子 random_state 生成获取训练集的随机索引 idx_train。 接着，使用 NumPy 的 setdiff1d 函数获取测试集的索引 idx_test。该函数可以求出两个数组之间的差集，因此 np.setdiff1d(np.arange(N), idx_train) 即为剩下的样本索引。 最后，使用随机数生成器 RNG 打乱测试集的索引顺序，然后返回训练集和测试集的输入特征 x 和输出标签 y。将诶试一下这段代码

idx_test = np.setdiff1d(np.arange(N), idx_train) RNG.shuffle(idx_test) return x[idx_train], x[idx_test], y[idx_train], y[idx_test] # 示例 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y = np.array...

Zjk = np.zeros((J, K), dtype=int) # 遍历S矩阵的每一行 for i in range(S.shape[0]): route_index = S[i, 0] - 1 # MATLAB索引转Python索引（-1操作） # 找到该路线服务的站点（MATLAB的find对应np.where） served_stops = np.where(phi_jk[:, route_index] > 0)[0] sum_pax = np.sum(U[served_stops]) if sum_pax <= c: Zjk[served_stops, route_index] = U[served_stops] U -= Zjk[:, route_index] # 更新剩余需求 elif i < S.shape[0]-1: # 收集后续路线的服务站点 otherserved_stops = np.array([], dtype=int) for j in range(i+1, S.shape[0]): otherroute_index = S[j, 0] - 1 otherserved_stops = np.concatenate(( otherserved_stops, np.where(phi_jk[:, otherroute_index] > 0)[0] )) # 求交集和差集 intersect_stop = np.intersect1d(served_stops, otherserved_stops) priority_stop = np.setdiff1d(served_stops, intersect_stop) if priority_stop.size > 0: Zjk[priority_stop, route_index] = U[priority_stop] # 计算剩余容量分配 remaining = c - np.sum(U[priority_stop]) Zjk[intersect_stop, route_index] = remaining U -= Zjk[:, route_index] else: if len(intersect_stop) == 1: Zjk[intersect_stop, route_index] = c U[intersect_stop] -= c else: # 均匀分配剩余容量 base = c // len(intersect_stop) for k in range(len(intersect_stop)-1): Zjk[intersect_stop[k], route_index] = base # 处理余数 Zjk[intersect_stop[-1], route_index] = c - base*(len(intersect_stop)-1) U -= Zjk[:, route_index]

比如，remaining = c - np.sum(U[priority_stop])，这里假设priority_stop的需求总和不超过c，但如果U[priority_stop]的总和超过c，这会导致remaining为负数，导致后续的Zjk[intersect_stop, route_index]被赋予负值...

import numpy as np rgb_list = np.array([[20, 81, 124], [67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102], [44, 62, 80]]) img_imerged_3d = np.array([[[54, 81, 124], [67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102]], [[44, 62, 80],[67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102]], [[67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102], [67, 205, 128]],[[216, 56, 58], [243, 210, 102],[67, 205, 128], [216, 56, 58]]]) #print(rgb_list.dtype) #print(rgb_list) #print(img_imerged_3d.dtype) #print(img_imerged_3d) img_imerged_2d = img_imerged_3d.reshape(-1,3) #print(img_imerged_2d) img_imerged_2d_rows = np.apply_along_axis(lambda x: x.tobytes(), 1, img_imerged_2d) rgb_list_rows = np.apply_along_axis(lambda x: x.tobytes(), 1, rgb_list) diff_rows = np.setdiff1d(img_imerged_2d_rows, rgb_list_rows) result = np.array([np.frombuffer(row, dtype=img_imerged_2d.dtype) for row in diff_rows]) print(result)

这是一段 Python 代码，它定义了两个 numpy 数组：rgb_list 和 img_imerged_3d。 rgb_list 数组是一个二维数组，其中包含了 5 个由三个元素（R，G，B值）组成的数组 img_imerged_3d 数组是一个三维数组，其中包含了4...

import numpy as np # 假设label和emg分别是标签和肌电信号的数据集 label = label emg = emg # 初始化空的列表 label_data = [] emg_data = [] # 循环提取每个标签数据集和对应的肌电信号数据集 for target_label in range(1, 49): # 初始化临时列表 label_subset = [] emg_subset = [] # 遍历标签数据 for i in range(len(label)): if label[i] == target_label: # 提取相同位置的标签和肌电信号数据 label_subset.append(label[i]) emg_subset.append(emg[i]) # 将临时列表转换为numpy数组，并添加到最终的数据集列表中 label_data.append(np.array(label_subset)) emg_data.append(np.array(emg_subset)) filtered_emg_data = [] fs = 1000 # 采样频率为1000 Hz win_length = 20 # 窗口长度为20毫秒 f_low = 20 # 滤波下限频率为20 Hz f_high = 100 # 滤波上限频率为100 Hz for i in range(len(label_data)): emg_subset = emg_data[i] # 获取肌电信号数据集 filtered_subset = np.zeros(emg_subset.shape) # 初始化滤波后的数据集 # 遍历每个通道（列）进行滤波处理 for j in range(emg_subset.shape[1]): emg_channel = emg_subset[:, j] # 获取当前通道的数据 # 计算 STFT nperseg = int(win_length * fs) f, t, Zxx = signal.stft(emg_channel, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg, boundary=None, padded=False) # 设置带通滤波的频率范围 freq_idx = np.where((f >= f_low) & (f <= f_high))[0] Zxx_filt = Zxx.copy() Zxx_filt[np.setdiff1d(np.arange(Zxx.shape[0]), freq_idx)] = 0 # 反向STFT获取滤波信号 signal_filt = signal.istft(Zxx_filt, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg) filtered_subset[:, j] = signal_filt print(signal_filt ) filtered_emg_data.append(filtered_subset) print("Filtered EMG Data Shape:", [data.shape for data in filtered_emg_data])

这段代码是用来对肌电信号进行滤波处理的，主要使用了STFT和带通滤波的方法。该代码将标签数据集和肌电信号数据集分别存储在label和emg两个变量中，并通过循环遍历每个标签数据集和对应的肌电信号数据集。...

解释每一句代码的功能。 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 ratings = pd.read_csv('D:/py_code/ml-latest-small/ml-latest-small/ratings.csv') movies = pd.read_csv('D:/py_code/ml-latest-small/ml-latest-small/movies.csv') # 划分训练集和测试集 train_ratings, test_ratings = train_test_split(ratings, test_size=0.2, stratify=ratings['userId'], random_state=42) # 创建训练矩阵（填充用户平均分） train_matrix = train_ratings.pivot_table(index='userId', columns='movieId', values='rating') user_means = train_matrix.mean(axis=1) train_matrix_filled = train_matrix.apply(lambda row: row.fillna(user_means[row.name]), axis=1) train_matrix_filled.fillna(0, inplace=True) # 计算用户相似度矩阵 user_similarity = cosine_similarity(train_matrix_filled) user_similarity_df = pd.DataFrame(user_similarity, index=train_matrix_filled.index, columns=train_matrix_filled.index) # 定义预测函数 def predict_rating(user_id, movie_id, k=20): try: user_index = train_matrix_filled.index.get_loc(user_id) except KeyError: return 0 # 用户不在训练集中 if movie_id not in train_matrix_filled.columns: return 0 # 电影不在训练集中 # 获取相似用户 sim_users = user_similarity_df[user_id].sort_values(ascending=False).index[1:k + 1] # 计算加权评分 weighted_sum = 0 sum_sim = 0 for sim_user in sim_users: sim = user_similarity_df.loc[user_id, sim_user] rating = train_matrix_filled.loc[sim_user, movie_id] if rating > 0: weighted_sum += sim * rating sum_sim += sim return weighted_sum / sum_sim if sum_sim != 0 else 0 # 评估模型 threshold = 4.0 top_n = 100 total_tp = total_fp = total_fn = 0 for user_id in test_ratings['userId'].unique(): # 获取测试集候选电影 user_test = test_ratings[(test_ratings['userId'] == user_id) & (test_ratings['rating'] >= threshold)] actual_positives = user_test['movieId'].tolist() # 生成推荐列表 rated_movies = train_ratings[train_ratings['userId'] == user_id]['movieId'] candidate_movies = test_ratings[test_ratings['userId'] == user_id]['movieId'] candidate_movies = candidate_movies[~candidate_movies.isin(rated_movies)] predictions = [] for movie_id in candidate_movies: pred = predict_rating(user_id, movie_id) predictions.append((movie_id, pred)) predictions.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) recommended = [x[0] for x in predictions[:top_n]] # 计算指标 tp = len(set(recommended) & set(actual_positives)) fp = len(recommended) - tp fn = len(actual_positives) - tp total_tp += tp total_fp += fp total_fn += fn # 计算全局指标 precision = total_tp / (total_tp + total_fp) if (total_tp + total_fp) > 0 else 0 recall = total_tp / (total_tp + total_fn) if (total_tp + total_fn) > 0 else 0 f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0 # 用户输入及推荐 def recommend_movies(user_id, top_n=100): rated = train_ratings[train_ratings['userId'] == user_id]['movieId'] all_movies = ratings['movieId'].unique() unrated = np.setdiff1d(all_movies, rated) predictions = [] for movie_id in unrated: pred = predict_rating(user_id, movie_id) predictions.append((movie_id, pred)) predictions.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) top_movies = [x[0] for x in predictions[:top_n]] return movies[movies['movieId'].isin(top_movies)]['title'].tolist() # 示例使用 user_id = int(input("请输入用户ID: ")) print("\n推荐电影列表:") print("\n".join(recommend_movies(user_id))) print("\n模型评估指标:") print(f"精确率: {precision:.4f}") print(f"召回率: {recall:.4f}") print(f"F1值: {f1:.4f}")

- 通过np.setdiff1d计算未评分电影 - 调用预测函数生成推荐列表 --- ### 九、交互演示 python user_id = int(input("请输入用户ID: ")) print(recommend_movies(user_id)) print(f"精确率: {precision:.4f}") ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 ratings = pd.read_csv('D:/py_code/ml-latest-small/ml-latest-small/ratings.csv') movies = pd.read_csv('D:/py_code/ml-latest-small/ml-latest-small/movies.csv') # 划分训练集和测试集 train_ratings, test_ratings = train_test_split(ratings, test_size=0.2, stratify=ratings['userId'], random_state=42) # 创建训练矩阵（填充用户平均分） train_matrix = train_ratings.pivot_table(index='userId', columns='movieId', values='rating') user_means = train_matrix.mean(axis=1) train_matrix_filled = train_matrix.apply(lambda row: row.fillna(user_means[row.name]), axis=1) train_matrix_filled.fillna(0, inplace=True) # 计算用户相似度矩阵 user_similarity = cosine_similarity(train_matrix_filled) user_similarity_df = pd.DataFrame(user_similarity, index=train_matrix_filled.index, columns=train_matrix_filled.index) # 定义预测函数 def predict_rating(user_id, movie_id, k=20): try: user_index = train_matrix_filled.index.get_loc(user_id) except KeyError: return 0 # 用户不在训练集中 if movie_id not in train_matrix_filled.columns: return 0 # 电影不在训练集中 # 获取相似用户 sim_users = user_similarity_df[user_id].sort_values(ascending=False).index[1:k + 1] # 计算加权评分 weighted_sum = 0 sum_sim = 0 for sim_user in sim_users: sim = user_similarity_df.loc[user_id, sim_user] rating = train_matrix_filled.loc[sim_user, movie_id] if rating > 0: weighted_sum += sim * rating sum_sim += sim return weighted_sum / sum_sim if sum_sim != 0 else 0 # 评估模型 threshold = 4.0 top_n = 10 total_tp = total_fp = total_fn = 0 for user_id in test_ratings['userId'].unique(): # 获取测试集候选电影，遍历测试集test_ratings中所有用户的唯一ID（unique()去重）。 # 目的：对每个用户独立进行推荐效果评估。 user_test = test_ratings[(test_ratings['userId'] == user_id) & (test_ratings['rating'] >= threshold)]#筛选测试集中该用户评分达到或超过阈值的记录 actual_positives = user_test['movieId'].tolist() #把筛选出的user_test中的movieId列转换为列表 #获取测试集中的用户实际正例 # 生成推荐列表 rated_movies = train_ratings[train_ratings['userId'] == user_id]['movieId'] candidate_movies = test_ratings[test_ratings['userId'] == user_id]['movieId'] candidate_movies = candidate_movies[~candidate_movies.isin(rated_movies)]#排除掉已经在训练集中被用户评分的电影 predictions = [] for movie_id in candidate_movies: pred = predict_rating(user_id, movie_id) predictions.append((movie_id, pred)) predictions.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)#根据评分降序排列 recommended = [x[0] for x in predictions[:top_n]]#取前top-n个进行推荐 # 计算指标 tp = len(set(recommended) & set(actual_positives)) #推荐列表中命中用户实际喜欢的电影数量（recommended与actual_positives的交集） fp = len(recommended) - tp #推荐列表中用户实际不喜欢的电影数量（总推荐数len(recommended)减去tp）。 fn = len(actual_positives) - tp #用户实际喜欢但未被推荐的电影数量（actual_positives总数减去tp） total_tp += tp total_fp += fp total_fn += fn # 计算全局指标 precision = total_tp / (total_tp + total_fp) if (total_tp + total_fp) > 0 else 0 recall = total_tp / (total_tp + total_fn) if (total_tp + total_fn) > 0 else 0 f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0 # 用户输入及推荐 def recommend_movies(user_id, top_n=10): rated = train_ratings[train_ratings['userId'] == user_id]['movieId'] all_movies = ratings['movieId'].unique() unrated = np.setdiff1d(all_movies, rated) predictions = [] for movie_id in unrated: pred = predict_rating(user_id, movie_id) predictions.append((movie_id, pred)) predictions.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) top_movies = [x[0] for x in predictions[:top_n]] return movies[movies['movieId'].isin(top_movies)]['title'].tolist() # 示例使用 user_id = int(input("请输入用户ID: ")) print("\n推荐电影列表:") print("\n".join(recommend_movies(user_id))) print("\n模型评估指标:") print(f"精确率: {precision:.4f}") print(f"召回率: {recall:.4f}") print(f"F1值: {f1:.4f}")这段代码的执行逻辑

- 生成$\text{全量未评分电影列表}$（使用np.setdiff1d） - 预测所有未评分电影的评分并排序 - 返回Top-N电影名称 $\boxed{\text{七、潜在改进方向}}$ 10. 工程优化建议 - 矩阵计算使用$\text{稀疏矩阵存储}$...

iris = load_iris() idxs = np.where(iris.target < 2) X = iris.data[idxs] y = iris.target[idxs]中的idxs = np.where(iris.target < 2)什么意思

查看提供的引用，引用[2]和[4]涉及NumPy的操作，但主要是关于复数数组和setdiff1d函数，可能不直接相关。不过，用户的问题主要是关于np.where，所以可能需要根据我的知识来回答，同时确保正确性。 我应该提供一个...

16. 从数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中删除在数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中存在的所有元素

可以使用NumPy中的setdiff1d函数来从一个数组中删除另...result = np.setdiff1d(a, b) print(result) 执行上述代码，输出结果如下： [1 3 5 6] 以上就是从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的方法。

两个np.ndarray做差集

要计算两个np.ndarray的差集，可以使用numpy.setdiff1d函数。这个函数会返回在第一个数组中出现但不在第二个数组中出现的元素。 以下是一个示例： python import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3, 4...

def random_dropout(point_cloud, normals, max_dropout_ratio=0.875): dropout_ratio = np.random.uniform(0, max_dropout_ratio) num_points = point_cloud.shape[0] num_drop = int(num_points * dropout_ratio) drop_indices = np.random.choice(num_points, num_drop, replace=False) # 将被丢弃的点坐标和法向量设为第一个点（或自定义逻辑） point_cloud[drop_indices] = point_cloud[0] normals[drop_indices] = normals[0] return point_cloud, normals修改一下代码，不要替换点，直接删除点

keep_indices = np.setdiff1d(np.arange(num_points), drop_indices) new_point_cloud = point_cloud[keep_indices] new_normals = normals[keep_indices] 或者使用np.delete： new_point_cloud = np.delete(point...

def draw_line(zeroArray, C): notZeroRow = [] # 没有独立零元素的行，并打✔ for i in range(zeroArray.shape[0]): if 1 not in zeroArray[i, :]: notZeroRow.append(i) deletaZeroColumn = [] # 非独立零元素的列打✔ for i in notZeroRow: for j in range(zeroArray.shape[0]): if zeroArray[i, j] == -1: deletaZeroColumn.append(j) # 在已经✔的列中，对独立零元素的行打✔ for i in deletaZeroColumn: for j in range(zeroArray.shape[0]): if zeroArray[j, i] == 1: notZeroRow.append(j) '划线操作' lineListRow = [i for i in range(zeroArray.shape[0]) if i not in notZeroRow] lineListColumn = deletaZeroColumn findMin = copy.deepcopy(C) # 将画线部分的值变为一个极大数 for i in lineListRow: findMin[i, :] = 100000 for i in lineListColumn: findMin[:, i] = 100000 minIndex = np.where(findMin == np.min(findMin)) for i in notZeroRow: C[i, :] -= findMin[minIndex[0][0], minIndex[1][0]] # 消除负数元素 for i in notZeroRow: for j in range(C.shape[0]): if C[i, j] < 0: C[:, j] += findMin[minIndex[0][0], minIndex[1][0]] break return C 优化代码

lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow) lineListColumn = deletaZeroColumn findMin = np.copy(C) findMin[lineListRow, :] = 100000 findMin[:, lineListColumn] = 100000...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy.spatial.distance import cdist from ant_colony import solve_tsp # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys = df.index.values countrys_coords = np.array(df['[longitude, latitude]'].apply(eval).tolist()) # 计算城市间的距离矩阵 dist_matrix = cdist(countrys_coords, countrys_coords, metric='euclidean') # 创建蚁群算法实例 num_ants = 50 num_iterations = 500 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.5 acs = solve_tsp(dist_matrix, num_ants=num_ants, num_iterations=num_iterations, alpha=alpha, beta=beta, rho=rho) # 输出访问完所有城市的最短路径的距离和城市序列 best_path = acs.get_best_path() best_distance = acs.best_cost visited_cities = [countrys[i] for i in best_path] print("最短路径距离：", best_distance) print("访问城市序列：", visited_cities) # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) map = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') map.drawcoastlines(color='gray') map.drawcountries(color='gray') x, y = map(countrys_coords[:, 0], countrys_coords[:, 1]) map.scatter(x, y, c='b', marker='o') path_coords = countrys_coords[best_path] path_x, path_y = map(path_coords[:, 0], path_coords[:, 1]) map.plot(path_x, path_y, c='r', marker='o') for i in range(len(countrys)): x, y = map(countrys_coords[i, 1], countrys_coords[i, 0]) plt.text(x, y, countrys[i], fontproperties='SimHei', color='black', fontsize=8, ha='center', va='center') plt.title("全球首都最短路径规划") plt.show()改成现在都有调用蚁群算法库的代码

unvisited = np.setdiff1d(range(n), visited) if len(unvisited) == 0: continue pheromone = tau[curr_city, unvisited] distance = dist_matrix[curr_city, unvisited] probs[i, unvisited] = pheromone **...

np找到 A列表中，没有的B列表值

在NumPy中，要找出A列表中不包含在B列表中的值，你可以先将B列表转换为集合（因为集合具有快速成员查询的特点），然后使用np.setdiff1d()函数或~操作符对A列表进行取反，并与B集合做差操作。以下是具体的代码...

np对比两个列表，找到列表的非重复值

在Python的NumPy库中，通常我们会用到numpy.intersect1d()或者...non_repeated = np.setdiff1d(np.concatenate((np.array(list1), np.array(list2))), unique_values) 这样就得到了两个列表中独有的非重复值。

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1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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Linux_G2D_开发指南.pdf

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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有： - **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有： - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有： - **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤： 1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
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【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法，在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础，阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术，并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程，包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析，展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时，文
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Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%

<think>好的，用户让我介绍一下Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%的具体情况。我需要先回忆之前提供的回答中提到的相关案例，然后深入展开。 首先，用户可能已经知道稀疏图卷积的基本概念，但需要更详细的应用案例。他们可能对Waymo如何具体应用该技术感兴趣，比如技术细节、实现方式、提升的具体指标等。需要确保回答结构清晰，分点说明，同时保持技术准确性。 要考虑到用户可能的背景，可能是研究或工程领域的，需要技术细节，但避免过于复杂的数学公式，除非必要。之前回答中提到了应用案例，现在需要扩展这个部分。需要解释为什么稀疏图卷积在这里有效，比如处理LiDAR点云的稀疏性
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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续