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python对复数取绝对值来计算两点之间距离

参考链接: Python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pythonabs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间距离或者是计算复数模...,当我们将两个复数对应坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到就是两点之间距离,对一个复数取绝对值得到就是复数模长  if __name__ == '__main__':     points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python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)):         # 计算每个复数模长        ...points[i] = abs(points[i])     print(points)     # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间距离     point1 = complex(0, 1

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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.定义表象性业务表,即城市GDP数据表 --城市GDP CREATE TABLE CITY_GDP_T...GDP分段城市元素属性,TA1,再根据TA1聚类点用算术平均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影响 TA1...投影DVALUE相异度计算利用欧拉距离公式,推到TD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组合,最后将质心点周围点集算术平均值做为新质心集合返回。...SQL,和质心点选择函数功能大同小异: 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四线城市。...根据CLUSTER_ID分类,可以看到北上广深以及其他直辖市都在最繁荣分类,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]之间均匀分布随机数组成4行3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]之间均匀分布随机数组成n行1向量构成x1 x2=x1 - 10; x3=unifrnd(-10,16,n,1); % 生成在[-10,16]...之间均匀分布随机数组成n行1向量构成x3 fmax=-inf; % 初始化函数f最大值为负无穷(后续只要找到一个比它大我们就对其更新) for i=1:n x = [x1(i), x2...城市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距离 end end d = d+d'; % 生成距离矩阵对称一面 min_result = +inf; % 假设最短距离为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欧氏距离,这对于确定数组之间相似度是非常有用...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之间欧氏距离。然后再计算数组1和数组3之间欧氏距离。两相比较,最短就是最相似的。...蜂拥算法其实很简单,它只有三条规则: 分离 –远离拥挤邻居(短距离相互排斥) 对齐 - 趋近于邻居平均方向 内聚 - 转向邻居平均距离位置(长距离相互吸引) 这三个基本规则是必需。...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举出了迭代步骤增长速度。...本质上,程序对列表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,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欧氏距离,这对于确定数组之间相似度是非常有用...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之间欧氏距离。然后再计算数组1和数组3之间欧氏距离。两相比较,最短就是最相似的。...蜂拥算法其实很简单,它只有三条规则: 分离 –远离拥挤邻居(短距离相互排斥) 对齐 - 趋近于邻居平均方向 内聚 - 转向邻居平均距离位置(长距离相互吸引) 这三个基本规则是必需。...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举出了迭代步骤增长速度。...本质上,程序对列表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,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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2017年度全国出差地图

在构成十字架主要城市之间,如北京与长三角地区、北京-成都、北京-武汉等,也都存在着密切联系,而这些城市之间平均距离在1000公里左右。...在1400公里以上,飞机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差旅人群:一线城市差旅人群更偏爱铁路。...在1000公里差旅距离区段上(正好是“差旅热门路线十字架”上城市平均距离),这种偏爱差不多是其他城市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,各市机场准时出港率和平均延误时间数据来源于 飞常准 《2017年全球机场&航空公司准点率报告》,路线准时出港率为出发-到达城市准时出港率平均值。候机时间按90分钟计算。...总时间和准时性指标,火车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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SQL分组集

分组集定义 是多个分组并集,用于在一个查询,按照不同分组对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用"UNION ALL",计算多个结果集并集。...并且更加 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,统计出他们数量 SELECT 城市,NULL 省份,...这样不仅减少了代码,而且这样效率会比UNION ALL效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析。...这个在对组内进行聚合时是经常使用到。 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基础上,还会将第一每组汇总数据额外显示在最后

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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“概率矩阵”记录了上一代优势群体,“城市对”出现次数(或与城市对出现次数成正比一个数)。“城市对”是指路线相邻两个城市,这两个城市不分先后。...假设概率矩阵第行第元素为,它代表在优势群体中城市i和城市j相邻次数(即和发生次数)。 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,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可能不会出现所有可能城市对,这意味着该城市不会出现在候选城市,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。

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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? (2)“用户ID”之间可能关系?...image.png 第一步:计算出上四分位数 首先我们增加一行号,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sqlfloor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。...把第二步得到结果作为临时表e,用sum函数计算出年龄异常值总人数与总人数占比。...对数据项进行分组,找出数量大于2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,在此范围外即为异常值。

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最全JavaScript 算法与数据结构

每种算法和数据结构都有自己 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 组织和存储数 据一种特殊方式, 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 - 两个序列之间最小编辑距离 B 汉明距离 - 符号不同位置数 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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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,完毕各自周游 for j=2:n %所在城市计算 for i=1:m visited=Tabu(i,1:(j-1)); %记录已訪问城市,避免反复訪问...J(Jc)=k; Jc=Jc+1; %訪问城市个数自加1 end end %以下计算待选城市概率分布 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个城市距离 end L(i)=L(i)+D(R(1),R(n)); %一轮下来后走过距离...(NC)=mean(L); %此轮迭代后平均距离 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*n0矩阵 for i=1:m for

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空间分析 | 莫兰指数计算

(计算每个要素与邻近要素之间距离方式为城市街区计算类型)。...“反距离平方”与“反距离”两者概念是一样,只是“反距离平方”曲线坡度更陡,相邻要素之间影响下降得更快,并且只有目标要素最近相邻要素会对要素计算产生重大影响。...对于反距离影响,幂越大,距离作用越大,插值结果越陡峭;幂越小,距离间隔作用越小,插值结果越平滑;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距离方式。...分为两种: EUCLIDEAN —两点间直线距离 MANHATTAN —沿垂直轴度量两点间距离城市街区);计算方法是对两点 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 得分表示标准差倍数。 莫兰指数: Moran’s I 值范围在(-1,1)之间

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利用显著地面特征进行配送机器人定位鲁棒方法

IPM投影和前视相机与虚拟相机之间关系如图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个姿态在队列计算平均值。...由于俯仰运动变化主要发生在驾驶场景平均计算不包括俯仰阈值以上姿态。随后,将需要补偿机器人姿态与区域中平均姿态相对差异作为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距离,如下:4)我们选择距离小于阈值(=0.005)最具显著性特征。如果特征区域在图像四边界之外,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组描述符 获得最接近组,如下所示:其中 和 分别是 和 第j, 是数。...然后被替换为组D平均值,并用于与新 进行比较。如果与所有 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鲁棒方法

IPM投影和前视相机与虚拟相机之间关系如图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个姿态在队列计算平均值。...由于俯仰运动变化主要发生在驾驶场景平均计算不包括俯仰阈值以上姿态。随后,将需要补偿机器人姿态与区域中平均姿态相对差异作为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距离,如下: 4)我们选择距离小于阈值(=0.005)最具显著性特征。如果特征区域在图像四边界之外,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组描述符 获得最接近组,如下所示: 其中 和 分别是 和 第j, 是数。...然后被替换为组D平均值,并用于与新 进行比较。如果与所有 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个城市图表是人工构建,每个城市都与其他城市相连,任意两个城市之间距离是1.0到8.0任意单位(英里,公里等等)之间随机值。求解 TSP 问题没有简单方法。...其次,该方法使用 Fisher-Yates 洗牌算法随机打乱城市顺序。然后将指定起始城市交换到当前路径位置[0]。 信息素是蚂蚁在它们路径上放置化学物质; 它们吸引其他蚂蚁。...taueta计算公式是 回想一下,alpha 和 beta 是必须指定全局常量。这里我假定alpha是3,beta是2。城市1和城市3 taueta 值没有计算,因为它们已经在当前路径。...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 。...该 p 值位于 cumul 数组位于[2]和[3]之间,这意味着city 2被选为下一个城市

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遗传算法可视化项目(4):遗传算法

昨天讲了一下关于距离计算,没有看昨天或者之前文章,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):创建图数据结构 遗传算法可视化项目...(插曲):关于距离计算 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生物“物竞天择,适者生存”进化法则,把问题参数编码为染色体,再利用迭代方式进行选择、交叉、变异等运算法则来交换种群染色体信息,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,最后回到出发城市,如何安排才能使其所走路线最短。...r1=2,r2=4,将第一个个体r1到r2之间基因(即城市序号)与第二个个体r1到r2之间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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【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}元素按从大到小顺序排列,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,等概率情况下查找成功平均查找长度(平均比较次数...图灵奖名称取自计算机科学先驱、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,若突然停电,( )信息不会丢失。 A. 硬盘 B. CPU C....应用层防火墙是在 TCP/IP“应用层”上工作,可以拦截进出某应用程序所有数据包 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个城市两两之间距离如下表所示,则城市...1到城市6最短距离为_____________。

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基础篇:数据库 SQL 入门教程

JOIN – 多表关联 JOIN 用于根据两个或多个表之间关系,从这些表查询数据。 有时为了得到完整结果,我们需要从两个或更多获取结果。我们就需要执行 join。...,不宜一次性介绍太多~ SQL 常用函数学习 SQL 拥有很多可用于计数和计算内建函数。...函数使用语法: SELECT function() FROM 表; ❤️ 下面就来看看有哪些常用函数! AVG – 平均值 AVG 函数返回数值平均值。NULL 值不包括在计算。...语法: SELECT AVG(列名) FROM 表名; 实例: 计算 “orderno” 字段平均值。...实例: select max(orderno) from orders; MIN – 最小值 MIN 函数返回一最小值。NULL 值不包括在计算

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两万字图文 SQL 零基础入门,不怕你学不会,就怕你不收藏!❤️

学习 SQL 作用 SQL 是一门 ANSI 标准计算机语言,用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库数据。...注意: 实际应用时,这个 AS 可以省略,但是别名需要加上 " "。 ???? JOIN – 多表关联 JOIN 用于根据两个或多个表之间关系,从这些表查询数据。...AVG – 平均值 AVG 函数返回数值平均值。NULL 值不包括在计算。 语法: SELECT AVG(列名) FROM 表名; 实例: 计算 “orderno” 字段平均值。...MAX – 最大值 MAX 函数返回一最大值。NULL 值不包括在计算。...MIN – 最小值 MIN 函数返回一最小值。NULL 值不包括在计算

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再看最著名 NP 问题之 TSP 旅行商问题

这就是与多项式函数不同之处,在指数函数,x 出现在指数部分,它幂是一个常数倍数。这导致指数函数增长非常快,与 x 增加呈指数级增长。...问题目标是找到一条最短路径,即旅行最优路线。 TSP 形式化定义如下: 给定一组城市,这些城市之间距离或成本。 推销员从某个城市出发,然后需要返回到出发城市。...); 在上面的示例,我们使用了一个邻接矩阵来表示城市之间距离。...其中graph[i][j]表示从城市i到城市j距离。这个邻接矩阵是根据问题具体情况创建,通常是根据实际城市之间距离或成本数据来构建。...动态规划核心思想是根据之前计算结果来计算当前最短路径长度,逐步构建出整个dp数组。最后通过查找dp数组最短路径来找到全局最优解。

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