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python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

参考链接: Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离,这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...,当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离,对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长  if __name__ == '__main__':     points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式...    points = [complex(*z) for z in points]     for i in range(len(points)):         # 计算每个复数的模长        ...points[i] = abs(points[i])     print(points)     # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离     point1 = complex(0, 1

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AI论文速读 | 【综述】城市计算中跨域数据融合的深度学习:分类、进展和展望

此外,还阐明了大型语言模型(LLM)和城市计算之间的相互作用,提出了可能彻底改变该领域的未来研究方向。...本篇综述的动机:深度学习带来的范式转变使得之前关于城市数据融合的综述,有些过时了,因为传统的分类法可能无法恰当地捕捉这些先进方法之间的细微差别和差异。...深度学习与城市计算的结合:探讨深度学习方法与城市计算应用的结合,特别是大型语言模型(LLMs)在城市计算中的应用前景。...通过这些步骤,论文不仅为城市计算领域的研究人员提供了一个全面的资源,而且为解决城市化带来的挑战提供了新的视角和工具。 综述中的城市计算中基于深度学习的跨域数据融合的分类框架。...计算效率:优化城市计算模型的计算效率,包括模型压缩、高效训练和高效架构设计,以提高模型在实际城市环境中的可行性和有效性。

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    Thinking in SQL系列之:数据挖掘K均值聚类算法与城市分级

    名次的4等分点,简化为MOD(名次,21)=0;元素相异度直接使用欧拉距离公式,即 准备工作: 1.定义表象性的业务表,即城市GDP数据表 --城市GDP CREATE TABLE CITY_GDP_T...GDP的分段城市的元素属性,TA1,再根据TA1的聚类点用算术平均法计算得到第二代质心点,SQL如下: WITH TA AS --整理度量值 TB AS --规格化,以消除属性值单位不同造成的影响 TA1...投影列DVALUE相异度计算利用欧拉距离公式,推到TD中利用统计函数为每个质心点按相异度排名,TE取排名第一即相异度最小的组合,最后将质心点周围的点集的算术平均值做为新质心集合返回。...SQL,和质心点选择函数中功能大同小异: 是不是和我一样迫不及待地想看结果了,我所关心的城市到底被分到了哪一级,输出结果: 如此便计算出了我心目中的四线城市。...根据CLUSTER_ID分类,可以看到北上广深以及其他的直辖市都在最繁荣的分类中,苏州、成都能够挤进去说明很有实力。鄂尔多斯领跑二线。。。这个城市也很有趣。

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    数学建模暑期集训17:蒙特卡洛法

    或使用科学计数法) unifrnd(0,5,4,3) 输出在[0,5]之间均匀分布的随机数组成的4行3列的矩阵 plot([1,2],[5,10],’-o’) 画出一条线段,x范围是[1, 2] ,y范围是...(20,30,n,1); % 生成在[20,30]之间均匀分布的随机数组成的n行1列的向量构成x1 x2=x1 - 10; x3=unifrnd(-10,16,n,1); % 生成在[-10,16]...之间均匀分布的随机数组成的n行1列的向量构成x3 fmax=-inf; % 初始化函数f的最大值为负无穷(后续只要找到一个比它大的我们就对其更新) for i=1:n x = [x1(i), x2...城市于城市之间有一个旅行费用,售货员希望旅行费用之和最少。...)^2); % 计算城市i和j的距离 end end d = d+d'; % 生成距离矩阵的对称的一面 min_result = +inf; % 假设最短的距离为min_result

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    使用 JavaScript 实现机器学习和神经学网络

    思考下面三个数组: Array 1: [ 1, 2, 3] Array 2: [ 1, 3, 2] Array 3: [ 3, 2, 1] 我们可以计算出上面任意两个数组之间的欧氏距离,这对于确定数组之间的相似度是非常有用的...思考一下,假如我们想要确定一下数组2或者数组3哪个距离数组1更近。为了做到这一点,我们需要计算数组1和数组2之间的欧氏距离。然后再计算数组1和数组3之间的欧氏距离。两相比较,最短的就是最相似的。...蜂拥算法其实很简单,它只有三条规则: 分离 –远离拥挤的邻居(短距离相互排斥) 对齐 - 趋近于邻居的平均方向 内聚 - 转向邻居的平均距离位置(长距离相互吸引) 这三个基本规则是必需的。...如果只有一两个城市,那只需要一步迭代就够了。如果是三个城市呢,迭代步骤就变成了6步。表格8-1列举出了迭代步骤的增长速度。...本质上,程序对列表中的两个城市进行了交换操作。所以我们必须保证这两个随机城市是不相同的,因为一旦相同,这两个城市就不会发生交换。 交叉操作比较复杂。下面的代码实现了交叉函数。

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    通过JS库Encog实现JavaScript机器学习和神经学网络

    思考下面三个数组: Array 1: [ 1, 2, 3] Array 2: [ 1, 3, 2] Array 3: [ 3, 2, 1] 我们可以计算出上面任意两个数组之间的欧氏距离,这对于确定数组之间的相似度是非常有用的...思考一下,假如我们想要确定一下数组2或者数组3哪个距离数组1更近。为了做到这一点,我们需要计算数组1和数组2之间的欧氏距离。然后再计算数组1和数组3之间的欧氏距离。两相比较,最短的就是最相似的。...蜂拥算法其实很简单,它只有三条规则: 分离 –远离拥挤的邻居(短距离相互排斥) 对齐 - 趋近于邻居的平均方向 内聚 - 转向邻居的平均距离位置(长距离相互吸引) 这三个基本规则是必需的。...如果只有一两个城市,那只需要一步迭代就够了。如果是三个城市呢,迭代步骤就变成了6步。表格8-1列举出了迭代步骤的增长速度。...本质上,程序对列表中的两个城市进行了交换操作。所以我们必须保证这两个随机城市是不相同的,因为一旦相同,这两个城市就不会发生交换。 交叉操作比较复杂。下面的代码实现了交叉函数。

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    SQL中的分组集

    分组集的定义 是多个分组的并集,用于在一个查询中,按照不同的分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用"UNION ALL",计算多个结果集的并集。...并且更加的 高效,解析存储一条SQL于语句 GROUP SETS示例 我们以Customers表为例,其内容如下: 我们先分别对城市和省份进行分组,统计出他们的数量 SELECT 城市,NULL 省份,...这样不仅减少了代码,而且这样的效率会比UNION ALL的效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析中。...这个在对组内进行聚合时是经常使用到的。 CUBE 而CUBE相比ROLLUP就更多一个维度了,我们还是距离说明。...SELECT 省份, 城市, COUNT(客户ID) 数量 FROM Customers GROUP BY 省份,城市 WITH CUBE 结果如下: 在ROLLUP的基础上,还会将第一列每组的汇总数据额外显示在最后

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    2017年度全国出差地图

    在构成十字架的主要城市之间,如北京与长三角地区、北京-成都、北京-武汉等,也都存在着密切的联系,而这些城市之间的平均距离在1000公里左右。...在1400公里以上,飞机的选择比例则越来越高。 看上去,在800-1400公里之间,人们会在铁路和飞机之间犹豫选择,然而这种困扰并不存在于一线城市的差旅人群中:一线城市的差旅人群更偏爱铁路。...在1000公里的差旅距离区段上(正好是“差旅热门路线十字架”上城市间的平均距离),这种偏爱差不多是其他城市的2倍! 五、哪些热门出差线路更需要提升高铁服务?...总时间和准时性指标中,各市机场的准时出港率和平均延误时间数据来源于 飞常准 的《2017年全球机场&航空公司准点率报告》,路线的准时出港率为出发-到达城市的准时出港率平均值。候机时间按90分钟计算。...总时间和准时性指标中,火车的准时发车时间和延误时间未查到资料。由于路线上多为高铁,根据经验,准时发车率统一按98%计算。关于延误时间,高铁按无延误计算,动车按5分钟计算,K字头车按10分钟计算。

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    金融行业实战项目:如何理解业务?

    2.数据整理 假设该Excel数据是一个数据表(Datatable),请用SQL写出: (1)最近一次登录城市各有多少用户在表中? (2)“用户ID”之间的可能关系?...image.png 第一步:计算出上四分位数 首先我们增加一列行号,使用“@”自定义“行号”这一变量,并用赋值运算符::=对“@行号”赋值为0。...image.png 最后,使用sql的floor函数来计算下四分位数,floor函数:向下舍入为指定小数位数。 image.png 同理,使用3*(n+1)/4可以用来计算上四分位数。...把第二步中得到的结果作为临时表e,用sum函数计算出年龄异常值的总人数与总人数占比。...对数据项进行分组,找出数量大于2的数据即为重复值。 4.利用sql计算四分位数,找出异常值。增加一列行号并升序排列,利用公式取出上四分位数和下四分位数,找出最小和最大估计值,在此范围外的即为异常值。

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    蚁群算法 matlab程序(已执行)

    %%第三步:m仅仅蚂蚁按概率函数选择下一座城市,完毕各自的周游 for j=2:n %所在城市不计算 for i=1:m visited=Tabu(i,1:(j-1)); %记录已訪问的城市,避免反复訪问...J(Jc)=k; Jc=Jc+1; %訪问的城市个数自加1 end end %以下计算待选城市的概率分布 for k=1:length(J) P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^...>=2 Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:); end %%第四步:记录本次迭代最佳路线 L=zeros(m,1); %開始距离为0,m*1的列向量 for i=1:m R=Tabu(i,:...); for j=1:(n-1) L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1)); %原距离加上第j个城市到第j+1个城市的距离 end L(i)=L(i)+D(R(1),R(n)); %一轮下来后走过的距离...(NC)=mean(L); %此轮迭代后的平均距离 NC=NC+1 %迭代继续 %%第五步:更新信息素 Delta_Tau=zeros(n,n); %開始时信息素为n*n的0矩阵 for i=1:m for

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    最全的JavaScript 算法与数据结构

    每种算法和数据结构都有自己的 README 并提供相关说明以及进一步阅读和 YouTube 视频。 数据结构 数据结构是在计算机中 组织和存储数 据的一种特殊方式, 它可以高效地 访问和修改 数据。...B 阶乘 B 斐波那契数 B 素数检测 (排除法) B 欧几里得算法 - 计算最大公约数 (GCD) B 最小公倍数 (LCM) B 素数筛 - 查找所有素数达到任何给定限制 B 判断2次方数 - 检查数字是否为...字符串 A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离 B 汉明距离 - 符号不同的位置数 A 克努斯-莫里斯-普拉特算法 - 子串搜索 A 字符串快速查找 - 子串搜索 A 最长公共子串 A 正则表达式匹配...- Fleury的算法 - 一次访问每个边 A 哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次 A 强连通分量 - Kosaraju算法 A 旅行推销员问题 - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市 未分类...独特路径 B 雨水收集 - 疏导雨水问题 A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离 A 最长公共子序列 (LCS) A 最长公共子串 A 最长递增子序列 A 最短公共子序列 A 0-1背包问题

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    分布估计算法解决旅行商问题(TSP)

    在用分布估计算法解决旅行商问题时,结构与传统的分布估计算法相似,只不过是把概率向量换成了“概率矩阵”而已: 通过概率矩阵生成解。 评估解。 选择优势群体。 更新概率矩阵。 重复以上4步直至迭代结束。...这里说的“概率矩阵”记录了上一代优势群体中,“城市对”出现的次数(或与城市对出现次数成正比的一个数)。“城市对”是指路线中相邻的两个城市,这两个城市不分先后。...假设概率矩阵第行第列的元素为,它代表在优势群体中城市i和城市j相邻的次数(即和发生的次数)。 经过测试(于2018-11-09),这种算法非常容易陷入局部最优,效果不是很好。...:%f\n", bfit); end 制作种群函数 对于每个个体,第一个城市是随机生成的,之后每个城市都根据上一个城市进行轮盘赌法选择。...有时候上一代优势群体中可能不会出现所有可能的城市对,这意味着该城市不会出现在候选城市中,但是路径必须经过每一个城市,应该处理这种情况,这种情况也可以通过给概率矩阵设置最小值以避免。

    1.3K10

    空间分析 | 莫兰指数的计算

    (计算每个要素与邻近要素之间的距离的方式为城市街区计算类型)。...“反距离的平方”与“反距离”两者的概念是一样的,只是“反距离的平方”的曲线的坡度更陡,相邻要素之间的影响下降得更快,并且只有目标要素的最近相邻要素会对要素的计算产生重大影响。...对于反距离幂的影响,幂越大,距离近的点的作用越大,插值的结果越陡峭;幂越小,距离的间隔作用越小,插值的结果越平滑;常规上幂值不应该太大。 距离法: 指定计算每个要素与邻近要素之间的距离的方式。...分为两种: EUCLIDEAN —两点间的直线距离 MANHATTAN —沿垂直轴度量的两点间的距离(城市街区);计算方法是对两点的 x 和 y 坐标的差值(绝对值)求和。 指数: 选择幂值。...当 p 很小时,意味着所观测到的空间模式不太可能产生于随机过程(小概率事件),因此您可以拒绝零假设。 Z得分:Z 得分表示标准差的倍数。 莫兰指数: Moran’s I 值范围在(-1,1)之间。

    5.2K30

    每日一文:大气与城市地表相互作用的参数化:现状与展望

    通过对各种复杂程度的常见城市参数化的分析,确定了描述“城市地表-大气”相互作用的主要物理过程,包括能量平衡、辐射传热、地表湿度平衡、城市冠层中的湍流热湿交换、人为影响、辐射和湍流与城市植被的相互作用。...然而,目前的大气模型无法明确考虑大气与城市环境中个体元素之间的热交换。为了解决这个问题,使用了城市冠层中的物理过程参数化方法。...平板模型计算表面温度和相应的感热和潜热通量的一个值,而峡谷模型考虑城市环境的异质性,并计算城市峡谷内各个元素的通量。 b. 技术路线: 城市峡谷模型描述城市峡谷内发生的辐射过程。...峡谷的高度是参数化辐射平衡的重要因素。大多数情况下,城市表面被表示为具有平均高度的单一峡谷。在高度作为平均值给出的参数化中,峡谷屋顶的表面不与峡谷其他元素的辐射通量发生相互作用。...散射太阳辐射的计算类似,也不考虑遮蔽。 结果: a. 详细的实验设置: 单层城市峡谷模型不将城市环境划分为垂直层,导致了对入射太阳辐射到道路表面和墙壁的方程中第二和第四项的缺失。

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    利用显著地面特征进行配送机器人定位的鲁棒方法

    IPM投影和前视相机与虚拟相机之间的关系如图3所示。 补偿可以主要在两种情况下应用:1) 暂时不均匀(例如,减速带,裂缝)和2) 上坡或下坡,如图3所示。首先,存储N个姿态在队列中并计算平均值。...由于俯仰运动变化主要发生在驾驶场景中,平均计算不包括俯仰阈值以上的姿态。随后,将需要补偿的机器人姿态与区域中平均姿态的相对差异作为IPM参数 和 传递。...3)接下来,我们使用Hu矩通过形状匹配计算当前特征与之前特征之间的距离,如下: 4)我们选择距离小于阈值(=0.005)的组的最具显著性的特征。如果特征区域在图像的四边界之外,我们不选择它。...当确定查询SGF描述符 时,它被分配给通过余弦距离从前一个SGF组的描述符 获得的最接近的组,如下所示: 其中 和 分别是 和 的第j列, 是列数。...然后被替换为组中D的平均值,并用于与新的 进行比较。如果与所有 的距离都大于0.7,则将其分配为一个新SGF组。

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    利用显著地面特征进行配送机器人定位的鲁棒方法

    IPM投影和前视相机与虚拟相机之间的关系如图3所示。补偿可以主要在两种情况下应用:1) 暂时不均匀(例如,减速带,裂缝)和2) 上坡或下坡,如图3所示。首先,存储N个姿态在队列中并计算平均值。...由于俯仰运动变化主要发生在驾驶场景中,平均计算不包括俯仰阈值以上的姿态。随后,将需要补偿的机器人姿态与区域中平均姿态的相对差异作为IPM参数 和 传递。...3)接下来,我们使用Hu矩通过形状匹配计算当前特征与之前特征之间的距离,如下:4)我们选择距离小于阈值(=0.005)的组的最具显著性的特征。如果特征区域在图像的四边界之外,我们不选择它。...当确定查询SGF描述符 时,它被分配给通过余弦距离从前一个SGF组的描述符 获得的最接近的组,如下所示:其中 和 分别是 和 的第j列, 是列数。...然后被替换为组中D的平均值,并用于与新的 进行比较。如果与所有 的距离都大于0.7,则将其分配为一个新SGF组。

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    蚁群(ACO)算法求解TSP问题(附C#,Java代码及注释)

    这个60个城市的图表是人工构建的,每个城市都与其他城市相连,任意两个城市之间的距离是1.0到8.0任意单位(英里,公里等等)之间的随机值。求解 TSP 问题没有简单的方法。...其次,该方法使用 Fisher-Yates 洗牌算法随机打乱城市顺序。然后将指定的起始城市交换到当前路径的位置[0]中。 信息素是蚂蚁在它们的路径上放置的化学物质; 它们吸引其他蚂蚁。...taueta的值计算公式是 回想一下,alpha 和 beta 是必须指定的全局常量。这里我假定alpha是3,beta是2。城市1和城市3的 taueta 值没有计算,因为它们已经在当前路径中。...注意,信息素和taueta成正比,距离和taueta成反比。 ? 在计算完所有 taueta 值之后,下一步是将这些值转换为概率,并将它们放置在数组 probs 中。...该 p 值位于 cumul 数组中位于[2]和[3]之间,这意味着city 2被选为下一个城市。

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    【真题】暑假备战CSP-JS:NOIP2008提高组初赛(第一轮)试题及参考答案(PDF版、无水印可直接打印)

    N/2 本题共 1.5 分 第 5 题 将数组{8, 23, 4, 16, 77, -5, 53, 100}中的元素按从大到小的顺序排列,每次可以交换任意两个元素,最少需要交换( )次。...会话层 本题共 1.5 分 第 10 题 对有序数组{5, 13, 19, 21, 37, 56, 64, 75, 88, 92, 100}进行二分查找,等概率的情况下查找成功的平均查找长度(平均比较次数...图灵奖的名称取自计算机科学的先驱、英国科学家阿兰·图灵 本题共 1.5 分 第 12 题(多选题) 计算机在工作过程中,若突然停电,( )中的信息不会丢失。 A. 硬盘 B. CPU C....应用层防火墙是在 TCP/IP的“应用层”上工作,可以拦截进出某应用程序的所有数据包 本题共 1.5 分 第 21 题 有6个城市,任何两个城市之间都有一条道路连接,6个城市两两之间的距离如下表所示,则城市...1到城市6的最短距离为_____________。

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    遗传算法可视化项目(4):遗传算法

    昨天讲了一下关于距离的计算,没有看昨天或者之前的文章,点一下历史消息或者这里: 遗传算法可视化项目(1):概述 遗传算法可视化项目(2):获取信息 遗传算法可视化项目(3):创建图的数据结构 遗传算法可视化项目...(插曲):关于距离的计算 今天首先介绍遗传算法(genetic algorithm,GA)。...遗传算法是一种进化算法,其基本原理是模仿自然界中的生物“物竞天择,适者生存”的进化法则,把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉、变异等运算法则来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体...TSP问题可以描述为:已知n个城市之间的相互距离,某一旅行商从某一个城市出发,访问每个城市一次且仅一次,最后回到出发的城市,如何安排才能使其所走的路线最短。...r1=2,r2=4,将第一个个体r1到r2之间的基因(即城市序号)与第二个个体r1到r2之间的基因交换,交换之后变为: 1 9 7 6 6 3 9 10 8 7 3 2 4 5 8 10 5 1

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