文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

解析美女出的一道状态机题（x、y和z值）

如果对象创建之后，事件e2、e1、e3、e4、e1和e5按给定顺序发生，请问，事件发生结束后，变量x、y和z值分别是_______________________。 ?...C的缺省子状态是C1，状态机进入C1，执行C1的入口活动z=z*2，z的值变为6。 e1发生，状态机保持在C1，执行动作x=4，x的值变为4。 e3发生，先检查迁移的警戒[z==6]。...e4发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。然后，状态机离开C，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。浅历史状态记住离开时所处的同一层的子状态C2。...然后执行C2的入口活动y=0，y的值变为0。 e5发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。状态机迁移到C的终止状态，触发了完成迁移。图上有完成迁移由C指向A。...离开C时，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。状态机进入A时，执行A的入口活动z=0。因此，最终x=-1，y=1，z=0。

78510
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？…

    例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示： In [1]: numpy as np In [2]: x = np.linspace(0,10,5) In [3]: y = np.sin...(x) In [4]: y_er = (np.random.random(len(x))-0.5)*0.1 In [5]: data = np.vstack([x,y,y_er]).T In [6]:...我想避免这种重复的方法： In [7]: import scipy.interpolate as interpolate In [8]: new_x = np.linspace(0,10,20) In...(data[:,0], data[:,2], kind=’cubic’) In [11]: data_int = np.vstack([new_x, interp_y(new_x), interp_y_er...np.vstack或np.hstack将new_x和内插数据合并在一行中的语法,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.

    2.8K10

    使用griddata进行均匀网格和离散点之间的相互插值

    常见的一维插值很容易实现，相对来说，要实现较快的二维插值，比较难以实现。这里就建议直接使用scipy 的griddata函数。...站点数据插值到loc_range这个范围 det_grid: 插值形成的网格空间分辨率 method: 所选插值方法，默认 0.125 return: [lon_grid,lat_grid,data_grid...3 均匀网格插值到离散点 在气象上，用得更多的，是将均匀网格的数据插值到观测站点，此时，也可以逆向使用 griddata方法插值；这里就不做图显示了。...可以是 单个点，列表或者一维数组 method: 插值方法,默认使用 cubic ''' station_lon = np.array(station_lon).reshape(-1,1)...= [80,53], 我们lon_grid和lat_grid去查找一下，对应的经纬度为[113.25,30] , 刚好位置对上！

    2.5K11

    两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

    不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：(1)如果两个对象相同（equals方法返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；(2)如果两个对象的hashCode相同，...(x)必须返回true）、对称性（x.equals(y)返回true时，y.equals(x)也必须返回true）、传递性（x.equals(y)和y.equals(z)都返回true时，x.equals...(z)也必须返回true）和一致性（当x和y引用的对象信息没有被修改时，多次调用x.equals(y)应该得到同样的返回值），而且对于任何非null值的引用x，x.equals(null)必须返回false...实现高质量的equals方法的诀窍包括：1. 使用==操作符检查"参数是否为这个对象的引用"；2. 使用instanceof操作符检查"参数是否为正确的类型"；3.

    1K20

    使用pandas的话，如何直接删除这个表格里面X值是负数的行？

    【Jun.】给了两个代码，确实可以，分别是df=df[df["X"]>=0]和df=df[~df["X"]值为X的行，【Python进阶者】也给了一个答案，代码如下所示： import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...data["X"].value_counts()) df1 = data[data["X"] >= 0] print(df1) 但是这些都不是粉丝想要的，他想实现的效果是，保留列中的空值、X值和正数，...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【Jun.】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【磐奚鸟】等人参与学习交流。

    2.9K10

    CS8350：不允许使用“Foo(ref x, ref y)”的这种参数组合，因为它可能会在其声明范围之外公开由参数 x 引用的变量

    “Foo(ref a, ref b)”的这种参数组合，因为它可能会在其声明范围之外公开由参数 a 引用的变量 CS8350: This combination of arguments to is disallowed...如果单看以上示例看不出这个报错的原因的话，我们可以去看看 CS8350 官方报错的典型情况。 CS8350 错误的典型情况 实际上，在 C# 7.2 刚引入时，这个编译错误就已经存在了。...ref Span y) { // 经过以下赋值后，M1 方法内定义的 s2 变量将在 M1 方法出栈后仍被引用。...ref x = ref y; } 在以上代码中，M1 方法接受传入的局部引用变量 s1，并在方法内部创建一个新的局部引用变量 s2。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。

    23730

    CS8350：不允许使用“Foo(ref x, ref y)”的这种参数组合，因为它可能会在其声明范围之外公开由参数 x 引用的变量

    “Foo(ref a, ref b)”的这种参数组合，因为它可能会在其声明范围之外公开由参数 a 引用的变量 CS8350: This combination of arguments to is disallowed...如果单看以上示例看不出这个报错的原因的话，我们可以去看看 CS8350 官方报错的典型情况。 CS8350 错误的典型情况 实际上，在 C# 7.2 刚引入时，这个编译错误就已经存在了。...ref Span y) { // 经过以下赋值后，M1 方法内定义的 s2 变量将在 M1 方法出栈后仍被引用。...ref x = ref y; } 在以上代码中，M1 方法接受传入的局部引用变量 s1，并在方法内部创建一个新的局部引用变量 s2。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。

    20320

    2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， “y下“和“y上“表示一条无限延伸的道路，“y下“表示这个道

    2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路，"y下"表示这个道路的下限，"y上"表示这个道路的上限， 给定一批长方形，每一个长方形有(x1...像素点是水平或竖直方向连接的。 给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形（与坐标轴对齐），并返回该矩形的面积。...2.在minArea函数中，使用二分查找来确定矩形的左边界、右边界、上边界和下边界。 3.实现辅助函数left(image [][]byte, col int) int，用于确定左边界。...8.在main函数中，定义一个示例图片image和给定的点(x, y)，调用minArea函数并将结果打印出来。...总的额外空间复杂度：除了存储输入数据和输出结果的额外空间外，代码没有使用其他额外的空间，因此总的额外空间复杂度为O(1)。

    17120

    Python Matplotlib库：基本绘图补充

    ---- 2.散点图 plot()是 Matplotlib 库中绘制折线图的方法，而绘制散点图，我们会使用scatter()，它的语法格式如下： plt.scatter(x, y, s=None,...norm Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。 vmin，vmax 亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。...对于水平火柴图，为火柴的 y 坐标。 heads 对于垂直火柴图，为火柴的 y 坐标。对于水平火柴图，为火柴的 x 坐标。 linefmt 线条格式字符，可指定线条的颜色和样式。...where 设置阶梯所在位置，取值范围为{‘pre’, ‘post’, ‘mid’}，默认值为’pre’。 **kwargs 同plot()。..., 8, 3, 6) plt.step(x, y, "b-.s") plt.show() 效果图： 6.填充 在 Matplotlib 库中，我们可以使用fill_between()方法来填充一段区间

    59420

    【matplotlib】1-使用函数绘制图表

    文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...在画布上的就是图形，图形是一些Axes实例，里面几乎包含了matplotlib的组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。...参数说明： x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 c: 散点图的标记颜色 label: 标记图形内容的标签文本 import matplotlib.pyplot as plt import numpy...) 参数说明： xmin: x轴上的最小值 xmax: x轴上的最大值 平移性: 上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylim()上 import matplotlib.pyplot...alpha: 参考区域的填充颜色的透明度 平移性: 上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数axhspan()上 import matplotlib.pyplot as plt import

    1.3K30

    数据清洗&预处理入门完整指南

    人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这是一个具有明确相关值的分类问题。但如果其取值范围非常大，那么答案是你需要做缩放。 恭喜你，你已经完成了数据预处理的工作！ 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。

    1.4K30

    Python Matplotlib库：统计图补充

    7.二维直方图/散点密度图 8.Hexbin散点图 9.扇形图 ---- 1.引言 上两期我们讲了 Matplotlib 库的基本语法和基本绘图展示。...（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...range 条柱的下限和上限范围。下限和上限异常值将被忽略。 density 为True时，绘制并返回条柱密度。...C 表示六边形的值。 gridsize 表示x方向或两个方向上的六边形数量。 xscale 在水平轴上使用线性或对数刻度。 xycale 在垂直轴上使用线性或对数刻度。...mincnt 表示六边形能够显示的最小值。 marginals 用于沿x轴底部和y轴左侧绘制颜色映射为矩形的边际密度。 extent 表示六边形值的极限。

    1.9K20

    数据科学 IPython 笔记本 8.7 密度和等高线图

    它需要三个参数：x值的网格，y值的网格和z值的网格。x和y值表示图上的位置，z值将由等高线水平表示。...在这里，我们还指定我们想要绘制更多的线 - 数据范围内的 20 个等距间隔： plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); 在这里，我们选择了RdGy（Red-Gray...Matplotlib 提供了各种各样的色彩表，你可以通过在plt.cm模块上的 TAB 补全，在 IPython 中轻松浏览它们： plt.cm....通过使用plt.contourf()函数（注意末尾的f），我们可以切换到填充的等高线图来改变它，它使用与plt.contour()大致相同的语法。。...例如，在这里我们将使用部分透明的背景图像（通过alpha参数设置透明度）和绘制在上面的等高线图，标签在它上面（使用plt.clabel()函数）： contours = plt.contour(X, Y

    1.6K20

    python matplotlib各种绘图类型完整总结

    list 当横纵坐标的值为公式(使用的latex中的公式表示，如’pi’)或其他和当前的坐标值不同的值时：参数为两个list，第一个list为普通数字对应的是纵坐标值，第二个list为第一个list中纵坐标位置对应要显示的值...c) plt.plot(x, s) show() 1.6 调整图像的脊柱 坐标轴和上面的记号连在一起就形成了脊柱(Spines,一条线段上又一系列凸起，是不是很像脊柱)，它记录了数据区域的范围，它们可以放在任意位置...行或列向量 ： 使每个标记具有不同的大小。x、y 和 sz 中的相应元素确定每个标记的位置和面积。sz 的长度必须等于 x 和 y 的长度。 [] ： 使用 36 平方磅的默认面积。...矩阵的每行为对应标记指定一种 RGB 三元数颜色。行数必须等于 x 和 y 的长度 向量 - 对每个标记使用不同的颜色，并以线性方式将 c 中的值映射到当前颜色图中的颜色。...，则进行填充，否则不填充 color: 填充区域的颜色 alpha: 填充区域的透明度，1表示不透明，0表示完全透明 一些实例可以参考基于matplotlib的数据可视化（图形填充函数fill和fill_between

    5.9K10

    Matplotlib+Numpy绘图之多种绘图

    填充图 参考代码 from matplotlib.pyplot import * x=linspace(-3,3,100) y1=np.sin(x) y2=np.cos(x) fill_between(...这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。...然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。...然后就是bar函数的使用了，基本用法也和之前的plot、scatter类似，传入横纵坐标和一些修饰性参数。...接着我们需要用for循环来为柱状图显示数字：用python的zip函数将X和Y1两两配对并循环遍历，得到每一个数据的位置，然后用text函数在该位置上显示一个字符串（注意位置上的细节调整）。

    91630

    数据清洗&预处理入门完整指南

    人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...、X_test、y_train 和 y_test 集合了。

    1K10

    数据清洗&预处理入门完整指南

    人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...、X_test、y_train 和 y_test 集合了。

    1.5K20

    Python数据清洗 & 预处理入门完整指南！

    人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这是一个具有明确相关值的分类问题。但如果其取值范围非常大，那么答案是你需要做缩放。 恭喜你，你已经完成了数据预处理的工作！ 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。

    50310
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券