嗨,我正在用java写一个应用程序。在我的应用程序中,我需要一种方法来将每个点连接到它在许多不同点之间最近的两个点(从一个点到它最近的两个点画一条线)。首先,我创建了这个方法,以便将每个点连接到其最近的点:
public void connectingPoints()
{
ArrayList<Point> externals = new ArrayList<Point>();
for(int i = 0; i<externals.size(); i++)
{
Point point = exter
我正在做一个项目,在python中创建一个新的“类”来做一些运动学计算。
但是,在给出常见的物理运动学方程的情况下,我很难理解如何用python构建公式。
以下是总体目标:
构造一个名为projectile的类。类变量应包括射弹的高度、落地高度、初始速度和初始速度相对于水平线的角度。类方法应包括计算射程、最大高度和最终速度。
我只定义了新的类和变量,但不确定如何构建函数。任何帮助都会很有帮助。以下是到目前为止的代码:
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import os
#
我正在使用gensim wmdistance计算引用句和其他1000个句子之间的相似度。
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(
'GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
model.init_sims(replace=True)
reference_sentence = "it is a reference sentence"
other_sentences = [1000 sen
这是一个家庭作业的问题,我面临着理解它的一些困难。家庭作业的问题是
Cluster the following bitsequences using hierarchical clustering. If d(:,:) defines the
distace between two bitsequences a and b, d(a,b) = Hamming-Distance(a,b) . If C1 and C2 are
two clusters, the distance between C1 and C2 is d(C1,C2) = 1/|C1||C2| Summation(a
我正在学习python,我想知道是否有人能帮我找到正确的方向。我必须编写一些python代码,它将在2D平面上随机生成N个点(N是用户在提示时指定的点数),我相信我已经做到了:
from random import randrange
# Example points in 2-dimensional space...
i = int(input('How many coordinates would you like to generate? \n'))
coords_list = [(randrange(100), randrange(100)) for _ in ran
我有一个10 x 10的单元格网格(作为numpy数组)。我还有一个包含3个点的网格列表。对于网格上的每个单元格,我需要找到三个点中最近的一个。我可以在python (2.7)中的一系列嵌套循环中做到这一点,它可以工作,但速度很慢(特别是当我放大到更大的网格时),但我怀疑有一种更快的方法。有人有什么建议吗?
我正在使用Python3.6通过枕头执行基本的图像处理。目前,我试图采取32位PNG图像(RGBA)的任意颜色组成和大小,并量化到一个已知的调色板16种颜色。最优地,这种量化方法应该能够使完全透明(A = 0)像素单独使用,同时强制所有半透明像素完全不透明(A = 255)。我已经设计了执行此操作的工作代码,但我想知道它是否效率低下:
import math
from PIL import Image
# a list of 16 RGBA tuples
palette = [
(0, 0, 0, 255),
# ...
]
with Image.open('
我在google cloud platform ml engine上实现了一个来自sklearn的简单k最近邻算法。我使用一个自定义度量来计算两个输入向量之间的距离,以便该距离是两个向量之间的元素平方差中元素的加权和。代码如下:
import os.path
from sklearn import neighbors
import numpy as np
from six.moves import cPickle as pickle
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.lib.io import file_io
flags = tf.
我使用剪影_得分来寻找最优的k值。因此,我正在运行一个for循环,其中包含一系列可能的k值。我在下面添加了我的代码。这个程序需要很长时间才能运行。你能为更有效的运行时间提出一些改进吗?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import metrics
data=np.load(filename)
coeffs=[]
for i in range
我在图上画随机点。我想在一个列表中找到从每一点到另一点的欧几里德距离。
以前的结果/尝试可以查看
我为x和y坐标生成4个0到10之间的随机数,然后使用np.array对它们进行配对。我需要使用距离公式和嵌套循环来计算列表中两点之间的距离。这会产生8个值,我假设这是距离。由于有4个点,应该有6个点之间的距离。
我在远处的论坛上编程不正确吗?还是我不正确地定义这些点?
代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import math
dist = []
x = [random.uniform(1,
function sk=skeleton_finding(x)
% calculate distance transform
dt=bwdist(~x,'cityblock');
% find the local maximum
n=[0 1;-1 0;0 -1;1 0];
sk=dt>0;
for i=1:4
sk=sk&(dt>=circshift(dt,n(i,:)));
end
有人能用一个直观的图像来说明这个变换吗?
我有一个包含字符串和浮动数据的数据集。numPy尝试将所有内容转换为浮点数,给出错误“不能将字符串转换为浮点数”。
import numpy as np
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
pd.set_option('displ
我输入了这些点,并找到了它们之间的距离。现在我想找出m点之间的距离是最短的。
import java.awt.Point;
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.text.*;
import java.math.*;
public class Solution
{
public static void main(String[] args)
{
Scanner in = new Scanner(System.in);
int n = in.nextInt();