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import sympy as smp from matplotlib import pyplot as plt import numpy as nmp from scipy.integrate import solve_ivp p = 1.225 # air density m = 0.003 # mass of the plane a = (9.3/180)*nmp.pi # angle of attack ar = 0.86 # aspect ratio s = 0.017 # wing area g = 9.807 # acceleration of free fall cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) # lift slope derivative cl = cla*a # lift coefficient e = 0.9 # oswald efficiency factor ε = 1/(nmp.pi*e*ar) # induced darg factor cd = 0.02 + ε*(cl**2) def airplane(t,f): v, γ, h, r = f return [-cd(p*v**2)*s/(2*m)-g*nmp.sin(γ), ((cl*(p*v**2/2))-g*nmp.cos(γ))/v, v*nmp.sin(γ), v*nmp.cos(γ)] solution = solve_ivp(airplane, (0,1000),[3.7,((-11/180)*nmp.pi),2.0,0.0]) print(solution)

时间: 2023-12-29 13:05:27 浏览: 221
你的代码中有一个问题导致出现错误： ```python cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) ``` 在这行代码中，你需要将分母部分 `(1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2))` 用括号括起来，因为除法运算符 `/` 的优先级高于加法运算符 `+`。修正后的代码如下： ```python cla = (nmp.pi*ar)/(1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2)) ``` 此外，你使用了 `cd(p*v**2)` 来调用函数 `cd`，但是在之前的代码中没有定义这个函数。如果 `cd` 是一个自定义的函数，请确保它已经被正确定义。如果 `cd` 是一个库函数，你需要检查是否正确导入了相关的库并能够访问该函数。 请修正以上问题后再次运行代码，如果仍然有错误，请提供完整的错误消息以供进一步调试。
相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np from scipy import integrate import sympy import mpmath

这段代码导入了matplotlib、numpy、scipy、sympy和mpmath这五个库。其中，matplotlib是用于画图的库，numpy是用于数值计算的库，scipy是用于科学计算的库，sympy是用于符号计算的库，mpmath是用于高精度计算的库。这些库都是Python中常用的科学计算库。

from sympy import * from math import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * # 用于求导积分等科学计算 # 一元一次函数图像 def fun_format(): plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((-10,10)) plt.ylim((-20,20)) plt.tight_layout() x,y = symbols('x y') # 引入x y变量 expr = log(x)# 计算表达式 x_value = [] # 用于保存x值 y_value = [] # 用于保存y值 y_value_dif = [] # 用于保存一阶导数值 expr_dif = diff(expr,x,1) for i in np.arange(-10,10,0.1): x_value.append(i) y_value.append(expr.subs('x',i)) # 将i值代入表达式 y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i)) # 将i值代入一阶求导表达式 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,1,1) # plt.title('f(x)='+str(expr)) fun_format() ax1.plot(x_value,y_value) # 画原函数图 ax2=fig.add_subplot(2,2,3) plt.title('f(x)_dot='+str(expr_dif)) fun_format() ax2.plot(x_value,y_value_dif) # 画一阶导数图

这段代码的作用是画出对数函数的图像及其一阶导数图像。具体来说，代码中： - 引入了 matplotlib 和 sympy 库。 - 定义了一个函数 `fun_format()`，用于设置坐标轴范围、标签等格式。 - 定义了变量 x 和 y。 - 定义了表达式 `expr = log(x)`，这是对数函数的表达式。 - 计算了 x 和 y 的值，存储在 `x_value` 和 `y_value` 两个列表中。这里使用了 sympy 库中的 `subs()` 函数将 x 的值代入表达式中计算 y 的值。 - 计算了对数函数的一阶导数表达式 `expr_dif = diff(expr,x,1)`。 - 计算了一阶导数的值，存储在 `y_value_dif` 列表中。 - 使用 matplotlib 库画出对数函数图像和一阶导数图像。 需要注意的是，这段代码中没有对 x 取大于0的值，因此在 x=0 时会出现错误。另外，代码中的注释比较少，可读性有些欠缺，建议加上更详细的注释。
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def integral_fb(f_b,x_val): import numpy as np from scipy.integrate import quad result, _ = quad(f_b, x_val, np.infty) return result*x_val 解释以上代码并检查有无错误

嗯，用户想了解如何使用Python的Numpy和Scipy实现定积分，并检查其中的潜在问题或错误。首先，我需要回忆这两个库中用于积分的函数。Scipy的integrate模块里有quad函数，对吧？那Numpy呢，可能主要是提供数学函数...

from scipy import stats import numpy as np import scipy.stats as st import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter from astropy.table import Table, Column, hstack, unique, join import astropy import pandas as pd from astropy import units as u from astropy.coordinates import SkyCoord from numpy import ma from matplotlib import ticker, cm import matplotlib.tri as tri import astropy.coordinates as coord import os import seaborn as sns import time from sympy.solvers import solve from sympy import Symbol from scipy.optimize import curve_fit from sympy import * import heapq from scipy.optimize import minimize from scipy.spatial import distance_matrix import math from scipy.stats import gaussian_kde def Dfcenter(X, Y): X = np.array(X) Y = np.array(Y) data = np.vstack([X, Y]) # ----------------------------------------------------- xmin = X.min() xmax = X.max() ymin = Y.min() ymax = Y.max() mx, my = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j] positions = np.vstack([mx.ravel(), my.ravel()]) # ---------------------------------------------------------------------------- kernel = gaussian_kde(data) density = kernel(data) index = np.argmax(density) # 直接求密度最大的位置 x_m, y_m = data[0][index], data[1][index] return x_m, y_m def Rose_method(X, Y): X = np.array(X) Y = np.array(Y) if X.size != Y.size: raise ValueError("x and y must be the same size") x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12 = [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [] y1, y2, y3, y4, y5, y6, y7, y8, y9, y10, y11, y12 = [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [] d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8, d9, d10, d11, d12 = [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [] for i in range(len(X)): if X[i] > 0 and Y[i] > 0: if np.arctan(Y[i] / X[i]) * (180 / np.pi) < 30 and np.arctan(Y[i] / X[i]) * (180 / np.pi) >= 0: x1.

好的，我需要帮助用户实现Dfcenter和Rose_method函数，使用scipy、numpy、astropy和matplotlib。首先，用户提到的Dfcenter可能是指数据居中处理，常见的是减去均值或中值。例如，在时间序列分析中，去除基线漂移。而...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sympy from scipy.interpolate import interp1d gamma = 1.2 R = 8.314 T0 = 500 Q = 50 * R * T0 a0 = np.sqrt(gamma * R * T0) M0 = 6.216 P_P0 = sympy.symbols('P_P0') num = 81 x0 = np.linspace(0,1,num) t_t0 = np.linspace(0,15,num) x = x0[1:] T_T0 = t_t0[1:] h0 = [] h1 = []#创建拉姆达为1的空数组 r = [] t = [] c = [] s = [] i = 0 for V_V0 in x: n1 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 0 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=0的Hugoniot曲线方程 n2 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 1 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=1的Hugoniot曲线方程 n3 = sympy.solve(-1 * P_P0 + 1 - gamma * M0 ** 2 * (V_V0 - 1),P_P0)#Reyleigh曲线方程 n4 = 12.014556 / V_V0#等温线 n5 = sympy.solve((P_P0 - 1 / (gamma+1) )* (V_V0-gamma / (gamma + 1)) - gamma / ((gamma + 1) ** 2),P_P0)#声速线 n6 = 10.6677 / np.power(V_V0,1.2)#等熵线 h0.append(n1) h1.append(n2) r.append(n3) t.append(n4) c.append(n5) s.append(n6) i = i+1 h0 = np.array(h0) h1 = np.array(h1) r = np.array(r) t = np.array(t) c = np.array(c) s = np.array(s) plt.plot(x,r,label='Rayleigh') plt.plot(x,t,color='purple',label='isothermal') plt.plot(x,s,color='skyblue',label='isentropic') a = np.where(h0 < 0) b = np.where(c < 0) h0 = np.delete(h0,np.where(h0 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 h1 = np.delete(h1,np.where(h1 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 c = np.delete(c,np.where(c < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 x0 = np.delete(x,a,axis = 0)#对应去除x轴上错误值的坐标 x1 = np.delete(x,b,axis = 0) plt.plot(x0,h0,label='Hugoniot(lambda=0)') plt.plot(x0,h1,label='Hugoniot(lambda=1)') plt.plot(x1,c,color='yellow',label='soniclocus') plt.ylim((0,50)) plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('V/V0') plt.ylabel('P/P0') f1 = interp1d(x1, c.T, kind='cubic') f2 = interp1d(x,r.T,kind='cubic') f3 = interp1d(x, t.T, kind='cubic') epsilon = 0.0001 x0 = 0.56 y0 = f1(x0) - f2(x0) while abs(y0) > epsilon: df = (f1(x0 + epsilon) - f2(x0 + epsilon) - y0) / epsilon x0 -= y0 / df y0 = f1(x0) - f2(x0) plt.scatter(x0, y0, 50, color ='red') plt.show()

其中用到了一些科学计算库，比如 numpy、matplotlib、sympy 和 scipy.interpolate。这段代码还包括了一些数据处理的操作，比如删除数组中小于0的值、插值等等。最后，这段代码还用牛顿迭代法求解了两条曲线的交点。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal from scipy.optimize import curve_fit from sympy import symbols, laplace_transform, inverse_laplace_transform # 读取数据（示例数据格式：时间序列） data = pd.read_dat('2025-03-24 21-29-43 [k=40,omega_sp=5.0,zeta_sp=0.7,t_theta=0.5].dat') t = data['time'].values input_signal = data['input'].values # 输入信号 output_signal = data['output'].values # 输出信号 # 可视化原始数据 fig, ax = plt.subplots(2,1, figsize=(10,6)) ax[0].plot(t, input_signal, label='输入信号') ax[1].plot(t, output_signal, label='输出信号', color='orange') [ax[i].set(xlabel='时间(s)', ylabel='幅值') for i in range(2)] plt.tight_layout() # 定义符号变量 s, t_sym = symbols('s t') Kp, tau, TL, TN = symbols('Kp tau TL TN') # 定义系统传递函数模型（示例为一阶惯性+延迟环节） def transfer_func(s, Kp, tau, TL): return Kp * np.exp(-TL*s) / (tau*s + 1) # 拉氏正变换（示例输入信号） f_input = input_signal[0] * np.heaviside(t_sym, 1) # 假设阶跃输入 F_input = laplace_transform(f_input, t_sym, s)[0] # 系统响应计算 F_output = transfer_func(s, Kp, tau, TL) * F_input # 定义时域响应函数（包含待优化参数） def system_model(t, Kp, tau, TL): num = [Kp] den = [tau, 1] sys = signal.lti(num, den) t_out, y_out = sys.step(T=t) # 添加时间延迟处理 y_out = np.interp(t - TL, t, y_out, left=0) return y_out # 执行参数优化 p0 = [1.0, 0.5, 0.1] # 初始猜测值 params, _ = curve_fit(system_model, t, output_signal, p0=p0, maxfev=5000) Kp_opt, tau_opt, TL_opt = params # 生成拟合曲线 fitted_curve = system_model(t, Kp_opt, tau_opt, TL_opt) # 绘制对比图 plt.figure(figsize=(10,4)) plt.plot(t, output_signal, label='原始数据') plt.plot(t, fitted_curve, '--', label=f'拟合结果: Kp={Kp_opt:.2f}, tau={tau_opt:.2f}, TL={TL_opt:.2f}') plt.xlabel('时间(s)') plt.ylabel('响应值') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()修改代码

嗯，用户希望改进他们的Python代码，特别是关于信号处理和参数拟合的部分，用到了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy和Sympy这些库。首先，我需要考虑用户可能的代码结构和常见的问题点。通常，信号处理涉及大量的...

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

0.25) # 定义网格点坐标 X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 生成网格点 FF = sympy.lambdify((x1, x2,MM), F, 'numpy') # 将表达式转化为可计算的函数 draw(x,0,M) # 绘制函数图像 for i in range(5): # 迭代次数为5次 x =...

请为我排序下面这些依赖中的大小blinker==1.9.0 certifi==2025.4.26 charset-normalizer==3.4.2 click==8.1.8 colorama==0.4.6 contourpy==1.3.2 cycler==0.12.1 filelock==3.18.0 Flask==3.1.0 fonttools==4.57.0 fsspec==2025.3.2 idna==3.10 itsdangerous==2.2.0 Jinja2==3.1.6 kiwisolver==1.4.8 MarkupSafe==3.0.2 matplotlib==3.10.1 mpmath==1.3.0 networkx==3.4.2 numpy==2.2.5 opencv-python==4.11.0.86 packaging==25.0 pandas==2.2.3 pillow==11.2.1 psutil==7.0.0 py-cpuinfo==9.0.0 pyparsing==3.2.3 python-dateutil==2.9.0.post0 pytz==2025.2 PyYAML==6.0.2 requests==2.32.3 scipy==1.15.2 seaborn==0.13.2 six==1.17.0 sympy==1.14.0 torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 tqdm==4.67.1 typing_extensions==4.13.2 tzdata==2025.2 ultralytics==8.3.128 ultralytics-thop==2.0.14 urllib3==2.4.0 Werkzeug==3.1.3

15. **tqdm==4.67.1**: 约 1 MB 16. **ultralytics==8.3.128**: 约 10 MB 其余的小型库（如 blinker, certifi, charset-normalizer, click, colorama, contourpy, cycler, filelock, idna,...

import sympy from scipy.integrate import quad y=x*sympy.atan(x)*sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) result,error=quad(y,0,1) print(result)出错怎么办

from scipy.integrate import quad x = sympy.symbols('x') y = x*sympy.atan(x)*sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) result, error = quad(sympy.lambdify(x, y), 0, 1) print(result) 在这里，我们使用 sympy....

我有1万条以内的富含图片语义的向量样本和标签对。格式如下：每个样本都是Python列表的格式，如：[1.2,0.2,-1.9,……,-12.0,3.01,-3.1]，每个都是由400个float类型的元素组成，可以通过Python代码操作它们。标签是英文字符串fruit或not_fruit，表明向量对应的图片含水果或者不含水果。我在电脑上编写了一些文件用于从指定文件夹加载图片并获得向量，使用方法如下： python from local_data_utils import load_image_feature_vectors_labels_from def example_for_load_image_feature_vectors_labels_from() -> None: image_dir = 'refunds' label_file = 'refunds_info.json' for image_feature_vector, label in load_image_feature_vectors_labels_from(image_dir, label_file): print(image_feature_vector, label) if __name__ == '__main__': example_for_load_image_feature_vectors_labels_from() 你帮我修改以上脚本，利用SVM来做分类。如果需pip来安装对应的包的话，你可以跟我说怎么安装。另外我本地安装了这些包，如果够用也可以不用pip来安装别的包： $ python -m pip freeze annotated-types==0.7.0 anyio==4.8.0 asgiref==3.8.1 backoff==2.2.1 bcrypt==4.2.1 blinker==1.9.0 build==1.2.2.post1 cachetools==5.5.1 certifi==2025.1.31 charset-normalizer==3.4.1 chroma-hnswlib==0.7.6 chromadb==0.6.3 click==8.1.8 colorama==0.4.6 coloredlogs==15.0.1 contourpy==1.3.1 cycler==0.12.1 Deprecated==1.2.18 durationpy==0.9 fastapi==0.115.8 filelock==3.17.0 Flask==3.1.0 flatbuffers==25.2.10 fonttools==4.56.0 fsspec==2025.2.0 google-auth==2.38.0 googleapis-common-protos==1.67.0 grpcio==1.70.0 h11==0.14.0 httpcore==1.0.7 httptools==0.6.4 httpx==0.28.1 huggingface-hub==0.28.1 humanfriendly==10.0 idna==3.10 ImageHash==4.3.2 importlib_metadata==8.5.0 importlib_resources==6.5.2 itsdangerous==2.2.0 Jinja2==3.1.5 joblib==1.4.2 kiwisolver==1.4.8 kubernetes==32.0.0 markdown-it-py==3.0.0 MarkupSafe==3.0.2 matplotlib==3.10.1 mdurl==0.1.2 mmh3==5.1.0 monotonic==1.6 mpmath==1.3.0 networkx==3.4.2 numpy==2.1.1 oauthlib==3.2.2 onnxruntime==1.20.1 opencv-python==4.11.0.86 opentelemetry-api==1.30.0 opentelemetry-exporter-otlp-proto-common==1.30.0 opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc==1.30.0 opentelemetry-instrumentation==0.51b0 opentelemetry-instrumentation-asgi==0.51b0 opentelemetry-instrumentation-fastapi==0.51b0 opentelemetry-proto==1.30.0 opentelemetry-sdk==1.30.0 opentelemetry-semantic-conventions==0.51b0 opentelemetry-util-http==0.51b0 orjson==3.10.15 overrides==7.7.0 packaging==24.2 pandas==2.2.3 pillow==11.1.0 posthog==3.14.1 protobuf==5.29.3 psutil==7.0.0 py-cpuinfo==9.0.0 pyasn1==0.6.1 pyasn1_modules==0.4.1 pydantic==2.10.6 pydantic_core==2.27.2 Pygments==2.19.1 pyparsing==3.2.1 PyPika==0.48.9 pyproject_hooks==1.2.0 pyreadline3==3.5.4 python-dateutil==2.9.0.post0 python-dotenv==1.0.1 pytz==2025.1 PyWavelets==1.8.0 PyYAML==6.0.2 regex==2024.11.6 requests==2.32.3 requests-oauthlib==2.0.0 rich==13.9.4 rsa==4.9 safetensors==0.5.2 scikit-learn==1.6.1 scipy==1.15.2 seaborn==0.13.2 shellingham==1.5.4 six==1.17.0 sniffio==1.3.1 starlette==0.45.3 sympy==1.13.1 tenacity==9.0.0 threadpoolctl==3.5.0 timm==1.0.14 tokenizers==0.21.0 torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 tqdm==4.67.1 transformers==4.49.0 typer==0.15.1 typing_extensions==4.12.2 tzdata==2025.1 ultralytics==8.3.85 ultralytics-thop==2.0.14 urllib3==2.3.0 uvicorn==0.34.0 watchfiles==1.0.4 websocket-client==1.8.0 websockets==15.0 Werkzeug==3.1.3 wrapt==1.17.2 zipp==3.21.0

import numpy as np def train_svm_classifier(): # 加载数据 image_dir = 'refunds' # 请确认路径正确 label_file = 'refunds_info.json' # 将数据转换为numpy数组 features, labels = [], [] for vec, ...

from sympy.abc import theta import tools import algo_MC import diffusionModel import setting_task import setting_damascus import setting_dash import time import algo_Sampling import algo_Samping_IM import incentive taskWeights = setting_task.taskWeights qualityOfSubarea = setting_task.qualityOfSubarea registeredUserSet = setting_dash.registeredUserSet20 userLocation = setting_dash.userLocation userBidding = setting_dash.userBidding numberOfTask = 3 if __name__ == '__main__': # path = "rt_damascus.edges" path = "rt_dash.edges" print(path) graph = tools.readGraph_direct(path) print("registeredUserSet = 20%") print("numberOfTask = " + str(numberOfTask)) D = 50 # print("Greedy") # time_start = time.time() # seeds = algo_MC.greedy(graph, D, registeredUserSet, numberOfTask, taskWeights, qualityOfSubarea, userLocation, userBidding) # time_end = time.time() # print('totally cost', time_end - time_start) # print("-------------------------") # print("GreedyIM") # time_start = time.time() # seeds = algo_MC.greedyIM(graph, D, registeredUserSet, numberOfTask, taskWeights, qualityOfSubarea, userLocation, userBidding) # time_end = time.time() # print('totally cost', time_end - time_start) # print("-------------------------") # print("maxDegree") # seeds = algo_MC.maxDegree(graph, D, registeredUserSet, numberOfTask, taskWeights, qualityOfSubarea, userLocation, userBidding) # print("-------------------------") # # print("random") # seeds = algo_MC.randomm(graph, D, registeredUserSet, numberOfTask, taskWeights, qualityOfSubarea, userLocation, userBidding) # print("-------------------------") # From now on, it is sampling-based methods # theta = Modified-OPIM-C() # The theta can be obtained by using MT-RR Set in OPIM-C algorithm with constraint K # Tang, J., Tang, X., Xiao, X., & Yuan, J. (2018, May). Online processing algorithms for influence maximizati

from heapq import heappush, heappop def celf_im(graph, k, R=100): heap = [] seeds = [] for node in graph.nodes(): mg = monte_carlo_spread(graph, [node], R) heappush(heap, (-mg, node)) best = ...

from sympy import simplify import numpy as np import sympy as sp from sympy import symbols x, y, z = symbols('x y z') F = (x**2 + y**2 - 1)*(x**2 + z**2 - 1)*(y**2 + z**2 - 1) - 1 F_x = F.diff(x) F_y = F.diff(y) F_z = x**2 * F.diff(x) - y * F.diff(y) F_x = simplify(F_x) F_y = simplify(F_y) F_z = simplify(F_z) G_x = - F_x/F_z G_y = - F_y/F_z G_x = simplify(G_x) G_y = simplify(G_y) Fi = F_x.diff(x) Fj = F_x.diff(y) Fk = F_y.diff(y) N = G_x.cross(G_y) # normale N = simplify(N/N.norm()) E = simplify(G_x.norm()**2) F = simplify(G_x.dot(G_y)) G = simplify(G_y.norm()**2) I = simplify(N.dot(Fi)) J = simplify(N.dot(Fj)) K = simplify(N.dot(FK)) x = Symbol('x') factor(det(Matrix([[I - x*E, J - x*F], [J - x*F, K - x*G]])).subs({x:0, y:0}))跑不出来，

从代码上看，这是一个使用 SymPy 执行符号计算的程序。其中，定义了一些变量和表达式，对这些表达式求导，然后求取法向量、曲率等数据。最后一行代码是要计算一个行列式，并且把其中的 $x$ 和 $y$ 分别代入为 $0$，...

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport sympy as sp# 导数与微分x = sp.Symbol('x')f = 2 * x ** 3 + 3 * x ** 2 - 12 * x + 7d = sp.diff(f)print('%s 的导函数为：%s' % (f, d))y_d = d.evalf(subs={x: -1})y_h = f.evalf(subs={x: -1})print('将x=-1代入导函数求解为：%d' % y_d)print('将x=-1代入原函数求解为：%d' % y_h)f_d = y_d * (x + 1) + y_hprint('得出切线方程为：%s' % f_d)# 绘制函数图和切线图x = np.arange(-4, 3, 0.01)y1 = 2 * x ** 3 + 3 * x ** 2 - 12 * x + 7y2 = 8 - 12 * xplt.title('函数y=2*x**3+3*x**2-12*x+7以及当x=-1时的切线')plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.plot(x, y1, x, y2)plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt #### 2. 定义变量和多项式函数 通过 sp.symbols() 创建符号变量，并定义目标多项式函数 $ f(x) $。例如，假设我们有一个二次多项式 $ f(x) = x^2 - 3x + 2 $[^4]。 ...

import sympy as sp import math a = int(input("请输入a：")) n0= float(input("请输入n0：")) d = 2 * n0 * a / (1 - a ** 2) p = int(input("请输入p：")) q_sym, nx = sp.symbols('q_sym nx') # 定义符号变量 q1 = a * a * sp.cos(math.radians(p)) * sp.cos(math.radians(p)) * sp.cos(math.radians(q_sym)) ** 2 q2 = (d - a * sp.sin(math.radians(p))) ** 2 q3 = q1 / q2 eq = sp.Eq(q3, 1 - q_sym) # 构造方程 sol = sp.solve(eq, [q_sym, nx]) # 求解 for s in sol: print(sp.N(s)) # 将表达式转换为浮点型以输出结果

这段代码的作用是解决一个三棱锥的问题，其中需要输入参数a、n0、p，然后通过计算得到q_sym和nx的值。具体来说，这段代码首先导入了sympy和math库，然后让用户输入a、n0和p的值。接着，根据这些输入的值，计算出d的...
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【标题】:"精通VC图像编程资料全览" 【知识点】: VC即Visual C++，是微软公司推出的一个集成开发环境（IDE），专门用于C++语言的开发。VC图像编程涉及到如何在VC++开发环境中处理和操作图像。在VC图像编程中，开发者通常会使用到Windows API中的GDI（图形设备接口）或GDI+来进行图形绘制，以及DirectX中的Direct2D或DirectDraw进行更高级的图形处理。 1. GDI（图形设备接口）: - GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口，它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。 - 在VC图像编程中，主要使用CDC类（设备上下文类）来调用GDI函数进行绘制，比如绘制线条、填充颜色、显示文本等。 - CDC类提供了很多函数，比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等，用于绘制基本的图形。 - 对于图像处理，可以使用`StretchBlt`、`BitBlt`、`TransparentBlt`等函数进行图像的位块传输。 2. GDI+: - GDI+是GDI的后继技术，提供了更丰富的图形处理功能。 - GDI+通过使用`Graphics`类来提供图像的绘制、文本的渲染、图像的处理和颜色管理等功能。 - GDI+引入了对矢量图形、渐变色、复杂的文本格式和坐标空间等更高级的图形处理功能。 - `Image`类是GDI+中用于图像操作的基础类，通过它可以进行图像的加载、保存、旋转、缩放等操作。 3. DirectX: - DirectX是微软推出的一系列API集合，用于在Windows平台上进行高性能多媒体编程。 - DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API，专门用于UI元素和简单的图形渲染。 - DirectDraw主要用于硬件加速的位图操作，比如全屏游戏开发中的画面渲染。 4. 位图操作: - 在VC图像编程中，位图操作是一个重要的部分。需要了解如何加载、保存和处理位图（BMP）文件。 - 可以使用位图文件格式的解析，来访问位图的像素数据，进行像素级别的图像处理和修改。 5. 高级图像处理技术: - 包括图像滤镜、图像转换、图像压缩和解压缩技术。 - 需要掌握一些图像处理算法，比如卷积、FFT（快速傅里叶变换）、DCT（离散余弦变换）等。 - 了解图像的色彩空间转换，比如RGB到YUV的转换，这在视频处理中非常重要。 6. 图像库的使用: - 除了直接使用API进行图像处理之外，还可以使用开源的图像处理库，如OpenCV。 - OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多高级的图像处理功能。 【压缩包子文件的文件名称列表】: VC++ 文件名称列表显示为"VC++"，这表明文件包中可能包含了Visual C++的项目、源代码文件、动态链接库（DLLs）、编译器设置、链接器设置等。如果要使用这些文件进行VC图像编程，需要确保Visual C++开发环境已经安装并且配置好，同时需要安装好所有依赖的库和工具。 要开始VC图像编程，开发者需要具备C++编程基础，熟悉Windows编程概念，并且对图形学有一定的了解。掌握VC图像编程技巧，对于进行桌面应用程序开发、图像处理软件开发以及游戏开发等都是至关重要的。
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标题：“jsf开发完整JAR包”所指的知识点： 1. JSF全称JavaServer Faces，是Java EE（现EE4J）规范之一，用于简化Java Web应用中基于组件的用户界面构建。JSF提供了一种模型-视图-控制器（MVC）架构的实现，使得开发者可以将业务逻辑与页面表示分离。 2. “开发完整包”意味着这个JAR包包含了JSF开发所需的所有类库和资源文件。通常来说，一个完整的JSF包会包含核心的JSF库，以及一些可选的扩展库，例如PrimeFaces、RichFaces等，这些扩展库提供了额外的用户界面组件。 3. 在一个项目中使用JSF，开发者无需单独添加每个必要的JAR文件到项目的构建路径中。因为打包成一个完整的JAR包后，所有这些依赖都被整合在一起，极大地方便了开发者的部署工作。 4. “解压之后就可以直接导入工程中使用”表明这个JAR包是一个可执行的归档文件，可能是一个EAR包或者一个可直接部署的Java应用包。解压后，开发者只需将其内容导入到他们的IDE（如Eclipse或IntelliJ IDEA）中，或者将其放置在Web应用服务器的正确目录下，就可以立即进行开发。 描述中所指的知识点： 1. “解压之后就可以直接导入工程中使用”说明这个JAR包是预先配置好的，它可能包含了所有必要的配置文件，例如web.xml、faces-config.xml等，这些文件是JSF项目运行所必需的。 2. 直接使用意味着减少了开发者配置环境和处理依赖的时间，有助于提高开发效率。 标签“jsf jar包”所指的知识点： 1. 标签指明了JAR包的内容是专门针对JSF框架的。因此，这个JAR包包含了JSF规范所定义的API以及可能包含的具体实现，比如Mojarra或MyFaces。 2. “jar包”是一种Java平台的归档文件格式，用于聚合多个文件到一个文件中。在JSF开发中，JAR文件经常被用来打包和分发库或应用程序。 文件名称列表“jsf”所指的知识点： 1. “jsf”文件名可能意味着这是JSF开发的核心库，它应该包含了所有核心的JavaServer Faces类文件以及资源文件。 2. 如果是使用特定版本的JSF，例如“jsf-2.2.jar”，则表明文件内包含了对应版本的JSF实现。这种情况下，开发者必须确认他们所使用的Web服务器或应用程序服务器支持该版本的JSF。 3. 文件名称也可能是“jsf-components.jar”、“jsf-impl.jar”等，表明这个JAR包是JSF的一个子模块或特定功能组件。例如，“jsf-components.jar”可能包含了一系列用于在JSF应用中使用的自定义组件。 4. 对于开发者而言，了解文件名称中所蕴含的信息非常重要，因为这将决定他们需要下载哪些JAR包来满足特定项目的需求。 综合以上信息，开发者在使用JSF进行Java Web应用开发时，会通过一个预先配置好的JAR包来快速地搭建和启动项目。这样做不仅简化了项目初始化的过程，也使得开发者能够更加聚焦于业务逻辑的实现和界面设计，而不必深究底层框架配置的细节。
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Pokemmo内存优化揭秘：专家教你如何降低50%资源消耗

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