已知X = 1:64; Y = randperm(64); Z = randperm(64);使用matlab编写程序,绘制散点图,颜色表示散点密度

时间: 2023-12-09 20:02:27 浏览: 90
可以使用Matlab中的scatter函数绘制散点图,并结合hist3函数来计算每个散点的密度。 代码如下: ``` X = 1:64; Y = randperm(64); Z = randperm(64); % 计算密度 [N,edges] = hist3([Y' Z'], [sqrt(length(Y)), sqrt(length(Z))]); [~,density] = hist3([Y' Z'], {edges{1}, edges{2}}); % 绘制散点图 figure scatter(Y, Z, 10, density(:), 'filled') % 配置图形 colormap('jet') colorbar xlabel('Y') ylabel('Z') title('Scatter plot with density') ``` 运行上述代码,将会得到一个散点图,其中每个散点的颜色表示该点的密度。
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for e=1:n_epoch perm = randperm(n_train); for i = 1:n_train ni = perm(i); best_j = -1; picked_y = labels(ni); while(picked_y==labels(ni)) picked_y = randi(n_class); end [max_score, best_j] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,picked_y), W); [best_score_yi, best_j_yi] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,labels(ni)), W); if(max_score + 1 > best_score_yi) if(best_j==best_j_yi) W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * (Y(:,picked_y) - Y(:,labels(ni)))'; else W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * Y(:,picked_y)'; W{best_j_yi} = W{best_j_yi} + eta * X(ni,:)' * Y(:,labels(ni))'; end end end end

这段代码是一个训练循环,用于训练一个分类器。让我来解释一下这段代码的逻辑: 首先,代码使用一个循环来迭代训练多个epoch(训练轮数)。在每个epoch中,代码通过随机排列训练样本的索引来创建一个perm数组。 然后,代码使用另一个循环遍历训练样本。对于每个样本,代码首先选择一个与当前样本标签不同的随机标签picked_y。 接下来,代码调用argmaxOverMatrices函数来计算当前样本与picked_y标签对应的最高分数及其索引best_j。同时,代码还计算了当前样本与其真实标签labels(ni)对应的最高分数及其索引best_j_yi。 然后,代码通过比较max_score + 1和best_score_yi的大小来检查当前预测的标签是否比真实标签更好。如果是,则进入条件块。 在条件块内部,代码首先检查best_j是否等于best_j_yi。如果是,则更新W{best_j}的权重以减小与picked_y标签的差异,并增加与labels(ni)标签的相似性。 如果best_j和best_j_yi不相等,则分别更新W{best_j}和W{best_j_yi}的权重,以减小与picked_y标签的差异和增加与labels(ni)标签的相似性。 最后,代码继续迭代下一个训练样本,直到完成所有训练样本的遍历。 整个过程将重复执行n_epoch次,以便进行多轮训练。 这段代码实现了一个简单的多类别分类器的训练过程,通过更新权重W来最小化标签预测的错误。

将以下代码转换为python:function ret=zcode(M,N) %M为辅助坑道数量 %单元总数N y=zeros(1,2M+1);%是否选择该分段点 z=zeros(1,2M+2);%每段的施工方向 W=zeros(1,2M+2);%施工模式 x=randperm(N-1,2M+1);%分段点位置,默认升序不重复整数 for i=1:2M+1 y(i)=randi([0 1]); end for i=1:2M+2 z(i)=randi([0 1]);%0是左向,1是右向 W(i)=randi([1 3]); end ret=[x,y,z,W]; end

以下是Python代码: ```python import numpy as np def zcode(M, N): # M为辅助坑道数量,单元总数N y = np.zeros(2*M+1) # 是否选择该分段点 z = np.zeros(2*M+2) # 每段的施工方向 W = np.zeros(2*M+2) # 施工模式 x = np.random.choice(range(N-1), size=2*M+1, replace=False) # 分段点位置,默认升序不重复整数 for i in range(2*M+1): y[i] = np.random.randint(2) # 0或1 for i in range(2*M+2): z[i] = np.random.randint(2) # 0是左向,1是右向 W[i] = np.random.randint(1, 4) # 1、2、3 ret = [x.tolist(), y.tolist(), z.tolist(), W.tolist()] return ret ``` 注意,Python的数组下标是从0开始的,而MATLAB是从1开始的。另外,Python中没有MATLAB中的函数randperm,需要用numpy中的函数np.random.choice代替,其功能是从一个范围内随机选择一些数。
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tic; clc; clear; % 读取 Excel 文件数据 data = xlsread('C:\Users\86198\Desktop\weizhi.xlsx'); % 检查数据是否有效 if isempty(data) || mod(size(data, 2), 2) ~= 0 error('Excel 数据为空或格式不正确,每一行应包含 (x, y) 坐标'); end % 提取 x, y 坐标 x = data(:, 1:2:end); % x 坐标(每行第 1,3,5,... 列) y = data(:, 2:2:end); % y 坐标(每行第 2,4,6,... 列) % 将数据展平成一列 x = x(:); y = y(:); % 组合坐标数据 sj = [x y]; num_points = size(sj, 1); % 获取点的数量 % 设定起点 d1 = [70, 40]; % 在数据起点和终点添加 d1 sj0 = [d1; sj; d1]; % 坐标转换为弧度 sj = sj0 * pi / 180; % 初始化距离矩阵 L = num_points + 2; % 总共 100 + 2 个点(包含起点和终点) d = zeros(L); % 计算球面距离矩阵 for i = 1:L-1 for j = i+1:L temp = cos(sj(i, 1) - sj(j, 1)) * cos(sj(i, 2)) * cos(sj(j, 2)) + sin(sj(i, 2)) * sin(sj(j, 2)); d(i, j) = 6370 * acos(temp); % 地球半径 6370 km end end d = d + d'; % 使矩阵对称 % 遗传算法参数 w = 50; % 种群规模 dai = 100; % 进化代数 % 生成初始种群 J J = zeros(w, L); for k = 1:w c = randperm(num_points); % 随机排列 100 个点 c1 = [1, c + 1, L]; % 加入起点和终点 flag = 1; % 2-opt 局部优化 while flag > 0 flag = 0; for m = 1:L-3 for n = m+2:L-1 if d(c1(m), c1(n)) + d(c1(m+1), c1(n+1)) < d(c1(m), c1(m+1)) + d(c1(n), c1(n+1)) flag = 1; c1(m+1:n) = c1(n:-1:m+1); end end end end J(k, :) = c1; end % 确保 J 只包含 1 到 L 之间的整数 J = round(J); % 设定起点和终点 J(:, 1) = 1; J(:, L) = L; % 初始化随机种子 rand('state', sum(clock)); % 遗传算法进化 A = J; for k = 1:dai % 交叉操作 B = A; c = randperm(w); % 随机选择个体 for i = 1:2:w F = 2 + floor(num_points * rand(1)); temp = B(c(i), F:L); B(c(i), F:L) = B(c(i + 1), F:L); B(c(i + 1), F:L) = temp; end % 变异操作 C = A; by = find(rand(1, w) < 0.1); % 10% 概率发生变异 if isempty(by) by = floor(w * rand(1)) + 1; end C = A(by, :); L3 = length(by); for j = 1:L3 bw = 2 + floor(num_points * rand(1, 3)); bw = sort(bw); C(j, :) = C(j, [1:bw(1)-1, bw(2)+1:bw(3), bw(1):bw(2), bw(3)+1:L]); end % 合并父代与子代 G = [A; B; C]; TL = size(G, 1); % 确保 G 只包含 1 到 L 之间的整数 G = round(G); if any(G(:) < 1) || any(G(:) > L) || any(mod(G(:), 1) ~= 0) error('G 中包含无效索引,请检查遗传算法路径'); end % 计算路径长度 temp = zeros(TL, 1); for j = 1:TL for i = 1:L-1 temp(j) = temp(j) + d(G(j, i), G(j, i + 1)); end end % 选择最优个体 [DZ, IZ] = sort(temp); A = G(IZ(1:w), :); end % 最优路径及其长度 path = A(1, :); long = DZ(1); % 可视化路径 xx = sj0(path, 1); yy = sj0(path, 2); plot(xx, yy, '-o'); xlabel('经度'); ylabel('纬度'); title('最优路径'); grid on; % 显示最优路径长度 disp(['最短路径长度: ', num2str(long)]); toc; 将此Matlab代码替换成python

function H = makeLdpc(M, N, method, noCycle, onePerCol) % Create R = 1/2 low density parity check matrix % % M : Number of row % N : Number of column % method : Method for distributing non-zero element % {0} Evencol : For each column, place 1s uniformly at random % {1} Evenboth: For each column and row, place 1s uniformly at random % noCyle : Length-4 cycle % {0} Ignore (do nothing) % {1} Eliminate % onePerCol: Number of ones per column % % H : Low density parity check matrix % % % Copyright Bagawan S. Nugroho, 2007 % http://bsnugroho.googlepages.com % Number of ones per row (N/M ratio must be 2) if N/M ~= 2 fprintf('Code rate must be 1/2\n'); end onePerRow = (N/M)*onePerCol; fprintf('Creating LDPC matrix...\n'); switch method % Evencol case {0} % Distribute 1s uniformly at random within column for i = 1:N onesInCol(:, i) = randperm(M)'; end % Create non zero elements (1s) index r = reshape(onesInCol(1:onePerCol, :), N*onePerCol, 1); tmp = repmat([1:N], onePerCol, 1); c = reshape(tmp, N*onePerCol, 1); % Create sparse matrix H H = full(sparse(r, c, 1, M, N)); % Evenboth case {1} % Distribute 1s uniformly at random within column for i = 1:N onesInCol(:, i) = randperm(M)'; end % Create non zero elements (1s) index r = reshape(onesInCol(1:onePerCol, :), N*onePerCol, 1); tmp = repmat([1:N], onePerCol, 1); c = reshape(tmp, N*onePerCol, 1); % Make the number of 1s between rows as uniform as possible % Order row index [r, ix] = sort(r); % Order column index based on row index for i = 1:N*onePerCol cSort(i, :) = c(ix(i)); end % Create new row index with uniform weight tmp = repmat([1:M], onePerRow, 1); r = reshape(tmp, N*onePerCol, 1); % Create sparse matrix H % Remove any duplicate non zero elements index using logical AND S = and(sparse(r, cSort, 1, M, N), ones(M, N)); H = full(S); end % switch % Check rows that have no 1 or only have one 1 for i = 1:M n = randperm(N); % Add two 1s if row has no 1 if length(find(r == i)) == 0 H(i, n(1)) = 1; H(i, n(2)) = 1; % Add one 1 if row has only one 1 elseif length(find(r == i)) == 1 H(i, n(1)) = 1; end end % for i % If desired, eliminate any length-4 cycle if noCycle == 1 for i = 1:M % Look for pair of row - column for j = (i + 1):M w = and(H(i, :), H(j, :)); c1 = find(w); lc = length(c1); if lc > 1 % If found, flip one 1 to 0 in the row with less number of 1s if length(find(H(i, :))) < length(find(H(j, :))) % Repeat the process until only one column left for cc = 1:lc - 1 H(j, c1(cc)) = 0; end else for cc = 1:lc - 1 H(i, c1(cc)) = 0; end end % if end % if end % for j end % for i end % if fprintf('LDPC matrix is created.\n');这是一段关于matlab中LDPC编码的函数,帮我逐行分析,并改为中文备注

clear; close all; N = 256; % 子载波数(OFDM符号大小) Divides_V = 4; % 分割子序列数 M = 100; % 最大符号数 Phases = 4; % 相位数 SNR = 0:2:20; % 信噪比范围 cp_len = 64; % 循环前缀长度 PAPR_ori = zeros(1,M); PAPR_pts = zeros(length(Divides_V),M); best_Choose_idx = zeros(length(Divides_V),M); % 初始化误码率数组 BER_org = zeros(1, length(SNR)); BER_PTS = zeros(1, length(SNR)); BER3_with_clipping = zeros(1, length(SNR)); BER4_with_clipping = zeros(1, length(SNR)); % 生成PTS方法中所有可能的相位因子组合集合 P_set = exp(1i*(pi/2:pi/2:2*pi)); Choose_Len = 4^5; % PTS方法中因子组合总数或IFFT数 X = zeros(5,Choose_Len); for i = 1:5 X(i,1:4^i) = [ones(1,4^(i-1)),repmat(2,1,4^(i-1)),repmat(3,1,4^(i-1)),repmat(4,1,4^(i-1))]; Y = X(i,1:4^i); X(i,1:4^5) = repmat(Y,1,4^(5-i)); end Choose = fliplr(X.'); for snr = 1:length(SNR) % 初始化错误bit数组 bit_errors_org = 0; bit_errors_PTS = 0; total_bits = 0; for nSymbol = 1:M Index = randi([0 1],1,M*N*4); reshaped_bits = reshape(Index, 4, []).'; decimal_symbols = bi2de(reshaped_bits); %调制 X1 = qammod(decimal_symbols,16); %IFFT ifft_data= ifft(X1.'); % 加入循环前缀 x_o = [ifft_data(end-cp_len+1:end), ifft_data]; x_Power_o = abs(x_o.^2); Peak_Power_o = max(x_Power_o,[],2); Mean_Power_o = mean(x_Power_o,2); PAPR_ori(1,nSymbol) = 10*log10(Peak_Power_o./Mean_Power_o); % PTS 部分传输序列 for nDivides = 1:length(Divides_V) Divides = Divides_V(nDivides); % 伪随机分割 XA = zeros(Divides,N); Index1= randperm(N); for nV=1:Divides XA(nV,Index1(nV:Divides:N)) = X1(Index1(nV:Divides:N)); end % Index是1:SC的随机置换后的序列,使等间隔分割变为任意分割 xa = ifft(XA,[],2); %PTS信号IFFT %加入循环前缀 min_value = 10; % 设初值 for nC=1:4^Divides temp_P = P_set(Choose(nC,(6-Divides):5)).'; temp_P_sc = repmat(temp_P,1,N); temp_max = max(abs(sum(xa.*temp_P_sc))); if temp_max<min_value min_value = temp_max; best_nC = nC; end end best_Choose_idx(nDivides,nSymbol) = best_nC; best_P = P_set(Choose(best_nC,(6-Divides):5)).'; xaa1 = su

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# 摘要 本文旨在深入探讨影子系统的概念、工作原理以及故障诊断基础。首先,介绍影子系统的定义及其运作机制,并分析其故障诊断的理论基础,包括系统故障的分类和特征。接着,详细探讨各种故障诊断工具和方法,并提供实际操作中的故障排查步骤。文中还深入分析了影子系统常见故障案例,涵盖系统启动问题、软件兼容性和网络连通性问题,并提供相应的诊断与解决方案。高级故障诊断与修复
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nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> g KDTARGET: Refreshing KD connection *** Fatal System Error: 0x0000001a (0x0000000000061941,0xFFFFF8057B20E1C0,0x0000000000000019,0xFFFFFC89CACA7190) Break instruction exception - code 80000003 (first chance) A fatal system error has occurred. Debugger entered on first try; Bugcheck callbacks have not been invoked. A fatal system error has occurred. For analysis of this file, run !analyze -v nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> !analyze -v Connected to Windows 10 19041 x64 target at (Tue Jul 15 23:02:04.588 2025 (UTC + 8:00)), ptr64 TRUE Loading Kernel Symbols ............. Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. .................................................. ................................................................ ..................................................... Loading User Symbols Loading unloaded module list ...... ERROR: FindPlugIns 8007007b ******************************************************************************* * * * Bugcheck Analysis * * * ******************************************************************************* MEMORY_MANAGEMENT (1a) # Any other values for parameter 1 must be individually examined. Arguments: Arg1: 0000000000061941, The subtype of the BugCheck. Arg2: fffff8057b20e1c0 Arg3: 0000000000000019 Arg4: fffffc89caca7190 Debugging Details: ------------------ Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. 蓝屏了,但原帖子代码能正常执行,帖子作者说:我win10是专门针对2mb大页,win7是专门针对4kb小页的,蓝屏的原因我只能想到是因为没有做大页和小页的处理了。你做了2mb和4kb之类的处理吗,还有2mb的大页的物理地址要2mb对齐,不然电脑会卡死,我win10蓝屏的原因就是因为没有物理地址2mb对齐,我这代码是专门针对我那个虚拟机的环境,其他环境蓝屏你要是懂分页的话自己就会处理了。最重要的细节就是物理地址要对齐,2mb就2mb的对齐,1gb就1gb的对齐。

<think>我们之前讨论的代码中已经包含了对大页(2MB)和小页(4KB)的处理。但是,根据蓝屏信息(MEMORY_MANAGEMENT, 0x1a)和参数,问题可能出在内存对齐或页表项设置上。 原帖作者提到:2MB大页的物理地址必须2MB对齐,否则会导致系统不稳定甚至蓝屏。在之前的代码中,我们确实处理了大页的情况,但在分配2MB内存时,我们使用了`MmAllocateContiguousMemorySpecifyCache`,这个函数分配的内存不一定满足2MB对齐(尽管它分配的是连续内存)。因此,我们需要确保分配的内存地址是2MB对齐的。 解决方案: 1. 在分配2MB内存时,要