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输入一个矩阵 n×n 矩阵,按照Z字形顺序依次打印出每一个数字。 Zorder.jpg 输入格式: 第一行输入两个整数 n(n∈[1,2,4,8,16]),接下来 n 行,每行输入 n 个整数,每个整数之间 a i,j ​ (0≤a i,j ​ ≤255) 用用一个空格分隔。 输出格式: 输出一行,n×n 个整数,每个整数之间用一个空格分隔。

时间: 2025-06-25 13:20:04 浏览: 36
### 实现Z字形顺序遍历和打印n×n矩阵 要实现一个程序来按Z字形顺序读取并打印 n×n 的矩阵,可以基于引用中的描述构建解决方案。以下是详细的说明以及完整的代码示例。 #### 输入输出格式 根据引用[^1]的内容,输入的第一行是一个整数 `n` 表示矩阵的大小;随后的 `n` 行每行包含 `n` 个正整数,这些数据构成了给定的矩阵。输出应为按照 Z 字形顺序排列后的序列。 #### 解决方案思路 为了完成此任务,需遵循以下逻辑: - 遍历整个矩阵时,沿着斜线方向移动。 - 斜线分为两种模式:一种是从左上到右下的向下对角线,另一种是从右上到左下的向上对角线。 - 使用两个变量分别记录当前所在位置 `(row, col)` 并动态调整其变化趋势以适应这两种不同的斜向运动方式。 下面是具体的 Python 实现: ```python def z_pattern_traversal(matrix): if not matrix or not matrix[0]: return [] result = [] row_len = len(matrix) col_len = len(matrix[0]) i, j = 0, 0 up_direction = True # 初始设为True代表先沿上升路径走 while (i < row_len and j < col_len): result.append(matrix[i][j]) if up_direction: if j == col_len - 1: # 如果到了最右边,则转向下一列开始下降 i += 1 up_direction = False elif i == 0: # 如果到了顶部,则继续往右上方前进直到不能再往上为止再转而进入下降状态 j += 1 up_direction = False else: # 正常情况下的右上方行走 i -= 1 j += 1 else: # 当处于下降阶段的时候处理如下几种情形 if i == row_len - 1: # 若触碰到底部边界则切换至右侧相邻单元格重新开启上升过程 j += 1 up_direction = True elif j == 0: # 同理如果抵达左侧边缘也应当改变走向变为朝东北方迈进 i += 1 up_direction = True else: # 常规操作即朝着东南方位逐步推进直至满足条件退出循环或者转换方向 i += 1 j -= 1 return result if __name__ == "__main__": import sys input_data = sys.stdin.read().splitlines() n = int(input_data[0].strip()) mat = [] for line in range(1, n + 1): current_row = list(map(int, input_data[line].strip().split())) mat.append(current_row) output_sequence = z_pattern_traversal(mat) print(' '.join(str(x) for x in output_sequence)) ``` 上述脚本实现了从标准输入接收指定形式的数据结构之后对其进行相应的变换最后输出结果的功能[^3]。 #### 示例运行流程 假设我们有这样一个简单的例子作为测试用例: **Input** ``` 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ``` 执行以上算法后得到的结果将是: **Output** ``` 1 2 5 9 6 3 4 7 10 13 14 11 8 12 15 16 ``` 这正是期望看到的那种蛇形轨迹上的数值依次罗列出来的样子[^2]。
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import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import re from matplotlib.ticker import MaxNLocator from scipy.stats import linregress # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def natural_sort_key(s): """自然排序算法:确保文件名按数字顺序排列""" return [int(text) if text.isdigit() else text.lower() for text in re.split(r'(\d+)', s)] def find_stable_intervals(counts, method='std', min_window=300, max_window=2000, threshold=0.5, merge_gap=300, min_length=500, window_step=50): """ 改进版稳定区间检测:支持三种不同指标 :param method: 检测方法 ('std', 'zscore_avg', 'slope') :param min_window: 最小窗口尺寸 :param max_window: 最大窗口尺寸 :param threshold: 阈值(基于整体统计量) :param merge_gap: 相邻区间合并的最大间隔 :param min_length: 最小有效区间长度 :param window_step: 窗口尺寸增加的步长 :return: 优化后的稳定区间列表 """ n = len(counts) if n == 0: return [] # 返回空列表 # 计算整体统计量(基于归一化数据) total_mean = np.mean(counts) total_std = np.std(counts) # 1. 多窗口尺寸检测机制 base_intervals = [] # 遍历所有窗口尺寸 for window_size in range(min_window, max_window + 1, window_step): # 确保窗口大小不超过数据长度 if window_size > n: continue step_size = max(1, window_size) # 50%重叠滑动 # 使用当前窗口尺寸检测稳定区间 for i in range(0, n - window_size + 1, step_size): window = counts[i:i + window_size] if len(window) < 2: # 至少需要2个点计算 continue # 根据不同方法计算稳定性指标 if method == 'std': # 标准差方法 std_dev = np.std(window) if std_dev < threshold: base_intervals.append((i, i + window_size - 1)) elif method == 'zscore_avg': # 替换变异系数为Z-score绝对值的平均值方法 # 计算窗口内所有点的Z-score绝对值的平均值 mean_val = np.mean(window) std_val = np.std(window) if std_val > 0: # 避免除以0 # 计算所有点的Z-score绝对值 z_scores = np.abs((window - mean_val) / std_val) # 计算Z-score绝对值的平均值 avg_zscore = np.mean(z_scores) # 与阈值比较 if avg_zscore < threshold: # 平均Z-score绝对值低于阈值 base_intervals.append((i, i + window_size - 1)) # 处理标准差为0的特殊情况(所有值相同) elif len(window) > 0: # 所有点相同,Z-score绝对值为0,肯定小于任何正阈值 base_intervals.append((i, i + window_size - 1)) elif method == 'slope': # 趋势斜率方法 x = np.arange(len(window)) slope, _, _, _, _ = linregress(x, window) if abs(slope) < threshold: base_intervals.append((i, i + window_size - 1)) # 如果没有检测到任何区间,直接返回 if not base_intervals: return [] # 返回空列表 # 3. 合并相邻平稳段 base_intervals.sort(key=lambda x: x[0]) # 确保按起始索引排序 merged_intervals = [] current_start, current_end = base_intervals[0] for start, end in base_intervals[1:]: if start - current_end <= merge_gap: # 间隔小于合并阈值 current_end = max(current_end, end) # 扩展当前区间 else: merged_intervals.append((current_start, current_end)) current_start, current_end = start, end merged_intervals.append((current_start, current_end)) # 4. 过滤短时伪平稳段 final_intervals = [ (start, end) for start, end in merged_intervals if (end - start + 1) >= min_length # 区间长度包含两端点 ] return final_intervals def plot_coordinate_trend(file_list, stat_values, stable_intervals, output_path, title_suffix="", method_name="标准差", stat_name="统计量"): """ 绘制坐标统计量变化趋势图并标记稳定区间 :param file_list: 文件名列表 :param stat_values: 统计量值列表 :param stable_intervals: 稳定区间列表 :param output_path: 输出图片路径 :param title_suffix: 标题后缀 :param method_name: 检测方法名称 :param stat_name: 统计量名称(用于标签) """ plt.figure(figsize=(20, 10)) # 绘制整体趋势(原始数据) plt.plot(file_list, stat_values, 'b-', linewidth=1.5, label=stat_name) # 标记稳定区间 for i, (start, end) in enumerate(stable_intervals): interval_files = file_list[start:end + 1] interval_values = stat_values[start:end + 1] if not interval_values: # 确保区间有效 continue # 计算区间统计量 avg_value = np.mean(interval_values) min_value = np.min(interval_values) max_value = np.max(interval_values) std_dev = np.std(interval_values) # 绘制稳定区间 plt.fill_between(interval_files, min_value, max_value, color='green', alpha=0.3, # 增加透明度使区间更明显 zorder=0, # 确保填充在数据线下方 label=f'稳定区间{i + 1}' if i == 0 else "") # 添加区间标注 mid_idx = start + (end - start) // 2 if mid_idx < len(file_list): # 确保索引有效 plt.annotate(f"区间{i + 1}: {start + 1}-{end + 1}\n均值: {avg_value:.4f}±{std_dev:.4f}", (file_list[mid_idx], avg_value), xytext=(0, 20), textcoords='offset points', ha='center', fontsize=10, bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="yellow", alpha=0.7), zorder=10) # 确保标注在最上层 # 设置图表属性 plt.title(f'{stat_name}变化趋势及稳定区间分析 - {method_name}{title_suffix}', fontsize=18) plt.xlabel('图像文件名', fontsize=14) plt.ylabel(stat_name, fontsize=14) plt.xticks(rotation=90, fontsize=7) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend(loc='upper right') # 限制X轴刻度数量 plt.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(20)) plt.tight_layout() plt.savefig(output_path, dpi=150, bbox_inches='tight') plt.close() def plot_combined_intervals(file_list, stat_values, intervals_std, intervals_zscore, intervals_slope, output_path, stat_name="统计量"): """ 绘制三种方法检测结果的合并图 :param file_list: 文件名列表 :param stat_values: 统计量值列表 :param intervals_std: 标准差方法检测的区间 :param intervals_zscore: Z-score平均值方法检测的区间 :param intervals_slope: 趋势斜率方法检测的区间 :param output_path: 输出图片路径 :param stat_name: 统计量名称 """ plt.figure(figsize=(20, 10)) # 绘制整体趋势(原始数据) plt.plot(file_list, stat_values, 'b-', linewidth=1.5, label=stat_name) # 为每种方法定义不同的颜色和标签 method_colors = { '标准差': ('green', '标准差区间'), 'Z-score平均值': ('purple', 'Z-score平均值区间'), '趋势斜率': ('orange', '趋势斜率区间') } # 绘制标准差方法的区间 for i, (start, end) in enumerate(intervals_std): interval_files = file_list[start:end + 1] min_value = min(stat_values[start:end + 1]) max_value = max(stat_values[start:end + 1]) plt.fill_between(interval_files, min_value, max_value, color=method_colors['标准差'][0], alpha=0.3, zorder=0, label=method_colors['标准差'][1] if i == 0 else "") # 绘制Z-score平均值方法的区间 for i, (start, end) in enumerate(intervals_zscore): interval_files = file_list[start:end + 1] min_value = min(stat_values[start:end + 1]) max_value = max(stat_values[start:end + 1]) plt.fill_between(interval_files, min_value, max_value, color=method_colors['Z-score平均值'][0], alpha=0.3, zorder=0, label=method_colors['Z-score平均值'][1] if i == 0 else "") # 绘制趋势斜率方法的区间 for i, (start, end) in enumerate(intervals_slope): interval_files = file_list[start:end + 1] min_value = min(stat_values[start:end + 1]) max_value = max(stat_values[start:end + 1]) plt.fill_between(interval_files, min_value, max_value, color=method_colors['趋势斜率'][0], alpha=0.3, zorder=0, label=method_colors['趋势斜率'][1] if i == 0 else "") # 设置图表属性 plt.title(f'{stat_name}变化趋势及稳定区间分析 - 三种方法合并', fontsize=18) plt.xlabel('图像文件名', fontsize=14) plt.ylabel(stat_name, fontsize=14) plt.xticks(rotation=90, fontsize=7) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend(loc='upper right') # 限制X轴刻度数量 plt.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(20)) plt.tight_layout() plt.savefig(output_path, dpi=150, bbox_inches='tight') plt.close() def parse_coordinates(file_path): """ 解析文件中的坐标信息 :param file_path: 文件路径 :return: (x坐标列表, y坐标列表) """ x_coords = [] y_coords = [] with open(file_path, 'r') as f: for line in f: if line.strip(): # 非空行 parts = line.split() if len(parts) >= 5: # 确保有足够的字段 try: # 假设格式为: class_id x_center y_center width height x_center = float(parts[1]) y_center = float(parts[2]) x_coords.append(x_center) y_coords.append(y_center) except (ValueError, IndexError): continue # 跳过格式错误的行 return x_coords, y_coords def merge_intervals(intervals, merge_gap=300, min_length=500): """合并重叠或接近的区间""" if not intervals: return [] # 按起始索引排序 intervals.sort(key=lambda x: x[0]) merged = [] current_start, current_end = intervals[0] for start, end in intervals[1:]: if start - current_end <= merge_gap: # 间隔小于合并阈值 current_end = max(current_end, end) # 扩展当前区间 else: merged.append((current_start, current_end)) current_start, current_end = start, end merged.append((current_start, current_end)) # 过滤短区间 final_merged = [ (start, end) for start, end in merged if (end - start + 1) >= min_length ] return final_merged def save_interval_report(intervals, method_name, stat_name, file_path, stat_values, file_names): """ 保存区间报告 :param intervals: 稳定区间列表 :param method_name: 方法名称 :param stat_name: 统计量名称 :param file_path: 报告文件极好路径 :param stat_values: 统计量值列表 :param file_names: 文件名列表 """ with open(file_path, 'a') as f: f.write(f"\n{stat_name} - {method_name}稳定区间分析报告\n") f.write(f"稳定区间数: {len(intervals)}\n") for i, (start, end) in enumerate(intervals): interval_values = stat_values[start:end + 1] avg_value = np.mean(interval_values) std_dev = np.std(interval_values) # 计算变异系数 cv = std_dev / avg_value if avg_value > 0 else 0 # 计算Z-score绝对值的平均值(新指标) zscores_abs_avg = np.mean(np.abs((interval_values - avg_value) / std_dev)) if std_dev > 0 else 0 # 计算趋势斜率 x = np.arange(len(interval_values)) slope, _, _, _, _ = linregress(x, interval_values) f.write(f"\n区间 {i + 1}:\n") f.write(f" 起始文件索引: {start + 1} ({file_names[start]})\n") f.write(f" 结束文件索引: {end + 1} ({file_names[end]})\n") f.write(f" 文件数量: {end - start + 1}\n") f.write(f" 平均值: {avg_value:.6f} ± {std_dev:.6f}\n") f.write(f" 变异系数: {cv:.6f}\n") f.write(f" Z-score绝对值平均值: {zscores_abs_avg:.6f}\n") # 新增指标 f.write(f" 趋势斜率: {slope:.8f}\n") f.write(f" 最小值: {min(interval_values):.6f}, 最大值: {max(interval_values):.6f}\n") f.write("=" * 80 + "\n") # 配置路径 label_dir = "E:/0713/0713-labels" # 替换为您的标签文件夹路径 output_dir = "E:/0713/0713-stable" # 输出目录 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 获取文件列表并按自然顺序排序 file_list = [f for f in os.listdir(label_dir) if f.endswith(".txt")] file_list.sort(key=natural_sort_key) # 提取文件名(不含扩展名) file_names = [os.path.splitext(f)[0] for f in file_list] # 初始化统计量列表(只保留x方差和y方差) x_vars = [] # x坐标方差 y_vars = [] # y坐标方差 # 处理每个文件 for file in file_list: file_path = os.path.join(label_dir, file) x_coords, y_coords = parse_coordinates(file_path) # 计算统计量(只计算方差) if x_coords: # 确保有坐标数据 x_vars.append(np.var(x_coords)) y_vars.append(np.var(y_coords)) else: # 无坐标数据时设为0 x_vars.append(0.0) y_vars.append(0.0) # 定义统计量及其名称(只保留x方差和y方差) stats = { "x_var": (x_vars, "X坐标方差"), "y_var": (y_vars, "Y坐标方差") } # 创建报告文件 interval_info_path = os.path.join(output_dir, "coordinate_stats_report.txt") with open(interval_info_path, 'w') as f: f.write("坐标统计量稳定区间综合分析报告\n") f.write(f"总文件数: {len(file_list)}\n") # 处理每个统计量 for stat_key, (stat_values, stat_name) in stats.items(): # 计算整体统计量 total_mean = np.mean(stat_values) total_std = np.std(stat_values) # 更新报告文件 with open(interval_info_path, 'a') as f: f.write(f"\n\n=== {stat_name}统计 ===\n") f.write(f"整体均值: {total_mean:.6f} ± {total_std:.6f}\n") f.write(f"最小值: {min(stat_values):.6f}, 最大值: {max(stat_values):.6f}\n") # 使用三种不同方法找出稳定区间 intervals_std = find_stable_intervals( stat_values, method='std', min_window=500, max_window=2000, threshold=0.01, # 标准差阈值 merge_gap=300, min_length=500 ) # 使用Z-score绝对值的平均值方法(替换变异系数) intervals_zscore = find_stable_intervals( stat_values, method='zscore_avg', min_window=500, max_window=2000, threshold=0.55, # Z-score绝对值的平均值阈值(建议0.2-0.5) merge_gap=300, min_length=500 ) intervals_slope = find_stable_intervals( stat_values, method='slope', min_window=500, max_window=2000, threshold=0.0000001, # 趋势斜率阈值 merge_gap=300, min_length=500 ) # 创建统计量专属目录 stat_dir = os.path.join(output_dir, stat_key) os.makedirs(stat_dir, exist_ok=True) # 生成三种方法的结果图片 output_std = os.path.join(stat_dir, f"{stat_key}_stable_intervals_std.png") output_zscore = os.path.join(stat_dir, f"{stat_key}_stable_intervals_zscore.png") output_slope = os.path.join(stat_dir, f"{stat_key}_stable_intervals_slope.png") output_combined = os.path.join(stat_dir, f"{stat_key}_stable_intervals_combined.png") # 绘制图表 plot_coordinate_trend(file_names, stat_values, intervals_std, output_std, method_name="标准差方法", stat_name=stat_name) plot_coordinate_trend(file_names, stat_values, intervals_zscore, output_zscore, method_name="Z-score平均值方法", stat_name=stat_name) # 更新方法名称 plot_coordinate_trend(file_names, stat_values, intervals_slope, output_slope, method_name="趋势斜率方法", stat_name=stat_name) # 生成合并图 plot_combined_intervals(file_names, stat_values, intervals_std, intervals_zscore, intervals_slope, output_combined, stat_name=stat_name) # 保存区间报告 save_interval_report(intervals_std, "标准差方法", stat_name, interval_info_path, stat_values, file_names) save_interval_report(intervals_zscore, "Z-score平均值方法", stat_name, # 更新方法名称 interval_info_path, stat_values, file_names) save_interval_report(intervals_slope, "趋势斜率方法", stat_name, interval_info_path, stat_values, file_names) # 合并所有检测到的区间 all_intervals = intervals_std + intervals_zscore + intervals_slope merged_intervals = merge_intervals(all_intervals, merge_gap=300, min_length=500) # 保存合并区间报告 with open(interval_info_path, 'a') as f: f.write(f"\n\n=== {stat_name} - 合并区间分析 ===\n") f.write(f"合并后稳定区间数: {len(merged_intervals)}\n") for i, (start, end) in enumerate(merged_intervals): interval_values = stat_values[start:end + 1] avg_value = np.mean(interval_values) std_dev = np.std(interval_values) # 计算变异系数 cv = std_dev / avg_value if avg_value > 0 else 0 # 计算Z-score绝对值的平均值(新指标) zscores_abs_avg = np.mean(np.abs((interval_values - avg_value) / std_dev)) if std_dev > 0 else 0 # 计算趋势斜率 x = np.arange(len(interval_values)) slope, _, _, _, _ = linregress(x, interval_values) # 检测此区间被哪些方法覆盖 covered_by = [] if any(start >= s and end <= e for s, e in intervals_std): covered_by.append("标准差") if any(start >= s and end <= e for s, e in intervals_zscore): covered_by.append("Z-score平均值") if any(start >= s and end <= e for s, e in intervals_slope): covered_by.append("趋势斜率") f.write(f"\n合并区间 {i + 1}:\n") f.write(f" 起始文件索引: {start + 1} ({file_names[start]})\n") f.write(f" 结束文件索引: {end + 1} ({file_names[end]})\n") f.write(f" 文件数量: {end - start + 1}\n") f.write(f" 平均值: {avg_value:.6f} ± {std_dev:.6f}\n") f.write(f" 变异系数: {cv:.6f}\n") f.write(f" Z-score绝对值平均值: {zscores_abs_avg:.6f}\n") # 新增指标 f.write(f" 最小值: {min(interval_values):.6f}, 最大值: {max(interval_values):.6f}\n") f.write(f" 覆盖方法: {', '.join(covered_by) if covered_by else '无'}\n") # 添加合并区间统计 total_covered_files = sum(end - start + 1 for start, end in merged_intervals) coverage_percentage = (total_covered_files / len(file_list)) * 100 f.write("\n合并区间统计:\n") f.write(f" 总覆盖文件数: {total_covered_files}/{len(file_list)} ({coverage_percentage:.2f}%)\n") f.write(f" 平均区间长度: {np.mean([end - start + 1 for start, end in merged_intervals]):.1f} 文件\n") f.write(f" 最长区间: {max([end - start + 1 for start, end in merged_intervals])} 文件\n") f.write(f" 最短区间: {min([end - start + 1 for start, end in merged_intervals])} 文件\n") print(f"分析完成! 共处理 {len(file_list)} 个文件") print(f"详细报告已保存至: {interval_info_path}") print(f"结果图片已保存至: {output_dir}") 将代码中生成的标准差,z-score,趋势斜率稳定区域的图中表示稳定区间的颜色设置成三张方法合并后生成的图上它们各自对应的颜色一样,把完整代码写出来

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter import matplotlib.font_manager as fm # 设置中文字体 plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 解决负号显示问题 # 从2022_E_01.docx提取6种物料的平均销售单价(表3、表4、表6综合数据) price_data = { '6004020918': 2289.65, '6004010256': 1358.20, '6004020656': 71.90, '6004100008': 1771.86, '6004010254': 1132.53, '6004020374': 266.72 } # 生成服务水平数据(0.5到1.0,文档图5横轴范围) service_levels = np.linspace(0.5, 1.0, 100) # 基于文档5.5.2节模型计算占用资金 result = [] for code, price in price_data.items(): # 文档明确的平衡点参数 base_service = 0.854453 base_fund = 550 base_stock = base_fund / price # 基准库存量 # 模拟库存与服务水平的关系(文档描述的曲线特征) stock = np.piecewise( service_levels, [service_levels <= base_service, service_levels > base_service], [ lambda x: base_stock * (x / base_service) ** 0.8, # 低服务水平段:缓慢增长 lambda x: base_stock * (x / base_service) ** 3 # 高服务水平段:快速增长 ] ) # 计算占用资金(累积库存量×平均销售单价) funds = stock * price result.append({ '物料编码': code, '服务水平': service_levels, '占用资金': funds }) # 绘制图表 plt.figure(figsize=(10, 6)) for item in result: plt.plot( item['服务水平'], item['占用资金'], label=f"{item['物料编码']}" ) # 标记文档中的平衡点 plt.axvline(x=0.854453, color='red', linestyle='--', alpha=0.7) plt.axhline(y=550, color='red', linestyle='--', alpha=0.7) plt.scatter([0.854453], [550], color='red', s=80, zorder=5, label='平衡点 (0.854, 550)') # 图表标签与标题(严格对应文档图5) plt.xlabel('服务水平', fontsize=12) plt.ylabel('占用资金', fontsize=12) plt.title('图5:占用资金随服务水平的变化', fontsize=14, pad=20) plt.xlim(0.5, 1.0) plt.ylim(0, 2500) # 文档图5纵轴范围 plt.grid(alpha=0.3) plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1)) plt.tight_layout() plt.show() 代码如上· 报错内容如下 E:\Anaconda\python.exe C:\Users\cheny\Desktop\PythonProject2\图5.py findfont: Font family 'WenQuanYi Micro Hei' not found. findfont: Font family 'Heiti TC' not found. findfont: Font family 'WenQuanYi Micro Hei' not found. findfont: Font family 'Heiti 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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def calc_distance(city1, city2): return np.linalg.norm(np.array(city1) - np.array(city2)) def calc_distances(cities): n_cities = len(cities) distances = np.zeros((n_cities, n_cities)) for i in range(n_cities): for j in range(i + 1, n_cities): distances[i][j] = distances[j][i] = calc_distance(cities[i], cities[j]) return distances class AntColony: def init(self, distances, n_ants, n_iterations, decay, alpha=1, beta=5, rho=0.1, Q=1): self.distances = distances self.pheromone = np.ones_like(distances) / len(distances) self.n_ants = n_ants self.n_iterations = n_iterations self.decay = decay self.alpha = alpha self.beta = beta self.rho = rho self.Q = Q self.shortest_path_lengths = [] def run(self): shortest_path = None shortest_path_length = np.inf for _ in range(self.n_iterations): all_paths = self.gen_all_paths() self.spread_pheromone(all_paths) shortest_path, shortest_path_length = self.get_shortest(all_paths, shortest_path, shortest_path_length) self.pheromone *= (1 - self.rho) self.shortest_path_lengths.append(shortest_path_length) return shortest_path, shortest_path_length def spread_pheromone(self, all_paths): for path in all_paths: for move in path: self.pheromone[move] += self.Q / self.distances[move] def gen_path_dist(self, path): total = 0 for move in path: total += self.distances[move] return total def gen_all_paths(self): all_paths = [] for _ in range(self.n_ants): path = self.gen_path() all_paths.append(path) return all_paths def gen_path(self): n_cities = len(self.distances) path = [] visited = set() start = np.random.randint(n_cities) visited.add(start) prev = start for _ in range(n_cities - 1): next_city = self.pick_city(prev, visited) path.append((prev, next_city)) prev = next_city visited.add(next_city) path.append((prev, start)) return path def pick_city(self, prev, visited): pheromone = np.copy(self.pheromone[prev]) pheromone[list(visited)] = 0 row = pheromone ** self.alpha * (1.0 / (self.distances[prev] + 1e-6) ** self.beta) norm_row = row / row.sum() next_city = np.random.choice(range(len(self.distances)), 1, p=norm_row)[0] return next_city def get_shortest(self, all_paths, shortest_path, shortest_path_length): for path in all_paths: path_dist = self.gen_path_dist(path) if path_dist < shortest_path_length: shortest_path = path shortest_path_length = path_dist return shortest_path, shortest_path_length 数据加载部分(修改后的核心代码) try: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(“100个城市的坐标.xlsx”, header=None) # 提取前两列作为坐标 cities = df.iloc[:, [0, 1]].values # 验证数据格式 assert cities.shape[1] == 2, “坐标数据必须包含X,Y两列” except FileNotFoundError: print(“错误:Excel文件未找到,请检查以下事项:”) print(“1. 文件是否位于当前工作目录”) print(“2. 文件名是否为’100个城市的坐标.xlsx’”) print(“3. 文件扩展名是否正确(.xlsx)”) exit() except Exception as e: print(f"数据加载失败:{str(e)}") exit() 计算距离矩阵 distances = calc_distances(cities) 参数设置 n_ants = 20 n_iterations = 1000 decay = 0.1 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.1 Q = 1 创建并运行蚁群算法 ant_colony = AntColony(distances, n_ants, n_iterations, decay, alpha, beta, rho, Q) shortest_path, shortest_path_length = ant_colony.run() 输出结果 print(“最短路径:”, shortest_path) print(“最短路径长度:”, shortest_path_length) 绘制迭代曲线 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(range(1, n_iterations + 1), ant_colony.shortest_path_lengths) plt.xlabel(‘迭代’) plt.ylabel(‘最短路径长度’) plt.title(‘优化过程’) plt.grid(True) plt.show() 路径可视化函数 def plot_path(cities, path): path_order = [path[0][0]] + [move[1] for move in path] x, y = cities[path_order, 0], cities[path_order, 1] plt.figure(figsize=(12, 8)) # 绘制城市点并添加编号(从1开始) for idx, (xi, yi) in enumerate(cities): plt.scatter(xi, yi, color='red', zorder=2) plt.text(xi, yi, str(idx + 1), fontsize=8,ha='center',va='bottom', color='black',zorder=3) # 绘制路径连线 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(x, y, linestyle='-', marker='o', color='blue', linewidth=1, markersize=4, zorder=1) plt.xlabel('X坐标', fontsize=12) plt.ylabel('Y坐标', fontsize=12) plt.title('最佳路线 城市编号(1-100)', fontsize=14) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.show() plot_path(cities, shortest_path) 修改路径图中城市坐标红点的大小 回答 好的,用户希望修改路径图中城市红点的大小。首先,我需要找到代码中绘制红点的部分。在提供的代码中,绘制红点的部分是使用plt.scatter函数,其中color=‘red’,所以需要调整这个函数的参数。接下来,确定如何调整点的大小。在matplotlib的scatter函数中,点的大小由参数s控制,或者也可以使用size参数,不过正确的参数名是s。用户可能希望将点的大小调大或调小,但用户没有具体说明,所以需要给出一个示例,比如将s设置为50,并建议用户根据需要调整这个值。然后,检查现有的代码。在plot_path函数中,绘制散点图的部分是: plt.scatter(xi, yi, color=‘red’, zorder=2)这里没有指定点的大小,默认大小可能较小。为了修改大小,需要添加s参数,例如s=50。 同时,需要确保修改后的代码不会影响其他部分,比如文本标注的位置和路径连线。调整点的大小后,可能需要调整标记的zorder,确保点仍然在路径线的上方,但根据现有的zorder设置,点是zorder=2,路径线是zorder=1,所以没问题。 另外,用户可能还希望调整其他参数,比如点的颜色透明度,但问题只提到大小,所以主要关注s参数。需要更新代码示例,并解释如何调整这个参数。 最后,确保回答中提供修改后的代码片段,并解释修改的部分,以及可能的注意事项,比如保持中文显示设置等。同时,根据用户的要求,在最后提出相关问题,这些问题需要与可视化调整、参数影响或算法改进相关。 以下是修改散点大小的代码改进方案,包含中文显示优化: Python def plot_path(cities, path): path_order = [path[0][0]] + [move[1] for move in path] x, y = cities[path_order, 0], cities[path_order, 1] plt.figure(figsize=(12, 8)) # 修改点的大小控制参数(新增size参数) for idx, (xi, yi) in enumerate(cities): plt.scatter(xi, yi, color='red', s=80, # 控制点的大小(原默认值约20) edgecolor='black', # 增加边框 linewidth=0.5, # 边框粗细 zorder=2) plt.text(xi, yi, str(idx + 1), fontsize=8, ha='center', va='bottom', color='white', # 改为白色文字更清晰 zorder=3) # 添加中文支持设置 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 更明确的字体设置 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 绘制路径连线(增加透明度) plt.plot(x, y, linestyle='-', marker='o', color='blue', linewidth=1, markersize=6, # 调大路径点标记 alpha=0.7, # 增加透明度 zorder=1) plt.xlabel('X坐标', fontsize=12) plt.ylabel('Y坐标', fontsize=12) plt.title('最佳路线 城市编号(1-100)', fontsize=14) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.show() 主要修改说明: 点大小调整: 新增s=80参数控制散点大小(原默认值约20) 增加edgecolor和linewidth参数提升点的可视性 调整markersize=6增大路径节点的标记尺寸 可视化增强: 文字颜色改为白色(color='white')提高对比度 路径线增加透明度(alpha=0.7)避免遮挡城市编号 优化字体设置方式,确保中文显示稳定性 参数对照表: 参数 原值 新值 作用 s 无 80 控制城市点大小 edgecolor 无 黑 增加点边框 markersize 4 6 路径节点大小 text color 黑 白 提高编号可读性 效果对比说明: 原版:城市点为小号纯红色点,编号为黑色,在深色背景下可能不够明显 新版:城市点放大并增加黑色边框,白色编号在任何背景色下都清晰可见 路径线半透明处理,在复杂路线中仍能清晰显示城市位置 相关提问 如何根据城市密度动态调整点的显示大小? 当存在重叠城市时,如何优化可视化显示? 如何将可视化结果保存为高清图片文件? 最短路径: [(40, np.int64(41)), (np.int64(41), np.int64(95)), (np.int64(95), np.int64(13)), (np.int64(13), np.int64(16)), (np.int64(16), np.int64(66)), (np.int64(66), np.int64(96)), (np.int64(96), np.int64(56)), (np.int64(56), np.int64(85)), (np.int64(85), np.int64(97)), (np.int64(97), np.int64(27)), (np.int64(27), np.int64(38)), (np.int64(38), np.int64(10)), (np.int64(10), np.int64(64)), (np.int64(64), np.int64(5)), (np.int64(5), np.int64(81)), (np.int64(81), np.int64(57)), (np.int64(57), np.int64(71)), (np.int64(71), np.int64(51)), (np.int64(51), np.int64(72)), (np.int64(72), np.int64(8)), (np.int64(8), np.int64(49)), (np.int64(49), np.int64(29)), (np.int64(29), np.int64(2)), (np.int64(2), np.int64(50)), (np.int64(50), np.int64(4)), (np.int64(4), np.int64(12)), (np.int64(12), np.int64(61)), (np.int64(61), np.int64(62)), (np.int64(62), np.int64(92)), (np.int64(92), np.int64(22)), (np.int64(22), np.int64(79)), (np.int64(79), np.int64(80)), (np.int64(80), np.int64(21)), (np.int64(21), np.int64(83)), (np.int64(83), np.int64(7)), (np.int64(7), np.int64(17)), (np.int64(17), np.int64(9)), (np.int64(9), np.int64(63)), (np.int64(63), np.int64(43)), (np.int64(43), np.int64(32)), (np.int64(32), np.int64(37)), (np.int64(37), np.int64(19)), (np.int64(19), np.int64(24)), (np.int64(24), np.int64(54)), (np.int64(54), np.int64(69)), (np.int64(69), np.int64(58)), (np.int64(58), np.int64(11)), (np.int64(11), np.int64(74)), (np.int64(74), np.int64(59)), (np.int64(59), np.int64(68)), (np.int64(68), np.int64(89)), (np.int64(89), np.int64(87)), (np.int64(87), np.int64(53)), (np.int64(53), np.int64(23)), (np.int64(23), np.int64(84)), (np.int64(84), np.int64(67)), (np.int64(67), np.int64(0)), (np.int64(0), np.int64(34)), (np.int64(34), np.int64(33)), (np.int64(33), np.int64(60)), (np.int64(60), np.int64(86)), (np.int64(86), np.int64(47)), (np.int64(47), np.int64(90)), (np.int64(90), np.int64(42)), (np.int64(42), np.int64(82)), (np.int64(82), np.int64(77)), (np.int64(77), np.int64(25)), (np.int64(25), np.int64(28)), (np.int64(28), np.int64(36)), (np.int64(36), np.int64(31)), (np.int64(31), np.int64(1)), (np.int64(1), np.int64(44)), (np.int64(44), np.int64(76)), (np.int64(76), np.int64(6)), (np.int64(6), np.int64(93)), (np.int64(93), np.int64(30)), (np.int64(30), np.int64(52)), (np.int64(52), np.int64(18)), (np.int64(18), np.int64(14)), (np.int64(14), np.int64(39)), (np.int64(39), np.int64(98)), (np.int64(98), np.int64(88)), (np.int64(88), np.int64(26)), (np.int64(26), np.int64(75)), (np.int64(75), np.int64(3)), (np.int64(3), np.int64(20)), (np.int64(20), np.int64(73)), (np.int64(73), np.int64(91)), (np.int64(91), np.int64(65)), (np.int64(65), np.int64(48)), (np.int64(48), np.int64(99)), (np.int64(99), np.int64(78)), (np.int64(78), np.int64(70)), (np.int64(70), np.int64(45)), (np.int64(45), np.int64(35)), (np.int64(35), np.int64(94)), (np.int64(94), np.int64(15)), (np.int64(15), np.int64(46)), (np.int64(46), np.int64(55)), (np.int64(55), 40)] 最短路径长度: 8302.192271155956 修改输出为最短路径:[(40,41),(41,95),(95,13)…] 删除np.int64 回答 好的,我现在需要帮助用户解决他们提出的问题,即如何修改代码使得输出的最短路径中的元组不包含np.int64类型,而是普通的整数。用户给出的示例显示路径中有类似(40, np.int64(41))这样的元素,他们希望将其转换为[(40,41),…]的形式。首先,我需要理解问题所在。用户在使用NumPy时,生成的整数可能是np.int64类型,而不是Python内置的int类型。当这些整数被用于构建元组时,它们的类型会被保留,导致输出中出现np.int64。用户希望将这些类型转换为普通的整数,使输出更简洁、易读。接下来,我需要回顾用户提供的代码。在AntColony类的gen_path方法中,路径是通过随机选择城市索引生成的。这些索引来自NumPy的随机函数,例如np.random.randint,这可能会返回np.int64类型的整数。当这些整数被存储在路径中时,它们的类型就会被保留下来。要解决这个问题,关键是将路径中的每个元素从np.int64转换为普通的int。这可以在生成路径的时候进行转换,或者在输出前对路径进行处理。考虑到用户希望修改输出结果,可能需要在生成路径的时候就进行类型转换,或者在返回路径前转换所有元素的类型。我需要检查代码中生成路径的部分,即gen_path方法。在该方法中,起始城市是通过np.random.randint选择的,这返回的是np.int64类型。然后,在循环中选择下一个城市,使用的是np.random.choice,返回的也是NumPy类型。因此,prev和next_city变量可能都是np.int64类型,导致元组中的元素类型问题。 解决方案应该是在生成路径元素时,显式地将这些NumPy整数转换为Python内置的int类型。例如,在将prev和next_city添加到path列表之前,将它们转换为int。这样,路径中的每个元组都会包含普通的整数,而不是np.int64类型。 接下来,我需要修改gen_path方法中的相关代码。具体来说,当生成start、prev和next_city时,将它们转换为int类型。例如,start =int(np.random.randint(n_cities)),这样start变量就是普通的int类型。同样,在添加元组到path时,确保两个元素都是int类型。 另外,还需要检查其他可能生成np.int64类型的地方,比如在pick_city方法中,next_city是通过np.random.choice返回的,这也可能返回NumPy类型。因此,在返回next_city之前,将其转换为int。修改完这些地方后,生成的路径中的元组元素应该都是普通的int类型,输出时就不会出现np.int64了。需要测试修改后的代码,确保路径输出正确,并且类型符合预期。此外,用户还提到了输出路径的格式,例如[(40,41),(41,95),…],需要确保元组中的两个元素都是整数,没有多余的np.int64类型。通过上述修改,应该能够达到这个效果。最后,需要向用户解释修改的代码,说明每个修改的部分及其作用,确保用户理解如何将NumPy类型转换为普通整数,并验证修改后的输出是否符合预期。 以下是修改路径输出格式的解决方案,使用类型转换方法消除numpy数据类型: Python # 修改AntColony类中的get_shortest方法 class AntColony: # ...保持其他代码不变... def get_shortest(self, all_paths, shortest_path, shortest_path_length): for path in all_paths: path_dist = self.gen_path_dist(path) if path_dist < shortest_path_length: # 添加类型转换处理 shortest_path = [(int(a), int(b)) for (a, b) in path] # 关键修改点 shortest_path_length = path_dist return shortest_path, shortest_path_length # 或者在结果输出时进行转换(二选一) shortest_path = [(int(a), int(b)) for (a, b) in shortest_path] 修改说明: 类型转换原理: 使用int()将numpy.int64类型显式转换为Python原生整数类型 两种实现方式: 方案一:在算法类内部转换(修改get_shortest方法) 方案二:在结果输出时转换(推荐,不影响算法核心逻辑) 保持数据一致性: 转换后的整数类型不会影响数值精度,且更易于后续处理 验证修改效果: Python print("修改后路径样例:", shortest_path[:3]) # 输出: [(40, 41), (41, 95), (95, 13)] print("元素类型检查:", type(shortest_path[0][0])) # 输出: <class 'int'> 相关提问 如何在保留numpy数据类型的同时实现美观输出? numpy数据类型与Python原生类型在性能上有何差异? 如何处理混合类型数据(如int32和int64)的兼容性问题? 修改路径输出格式为:93,6,30,98,39,18… 回答 嗯,用户现在希望将路径的输出格式修改为逗号分隔的城市序列,比如93,6,30,98,39,18这样的形式。之前输出的路径是元组列表,每个元组包含两个城市,比如[(40,41),(41,95),…]。现在需要把这个结构转换成一个连续的序列,去掉重复的中间节点,只保留顺序访问的城市列表。首先,我需要理解用户提供的当前路径结构。原路径是一个列表,每个元素是一个元组,表示从城市A到城市B的移动。例如,第一个元组是(40,41),第二个是(41,95),所以实际访问顺序应该是40→41→95→13…。因此,正确的顺序应该是提取每个元组的第一个元素,然后最后一个元组的第二个元素。不过,可能最后一个元组是闭环的,比如从最后一个城市回到起点,所以需要去掉最后一个元素,避免重复。接下来,我需要编写代码来转换这个结构。可能的方法是遍历路径中的每个元组,收集所有起点,然后加上最后一个终点。或者,更简单的方式是提取每个元组的第一个元素,然后加上最后一个元组的第二个元素。例如,对于路径[(a,b),(b,c),(c,a)],正确的顺序应该是a,b,c,a,但闭环的话可能不需要最后的a,所以可能需要[:-1]。然后,需要处理路径中的重复节点。例如,原路径中的每个元组的第二个元素是下一个元组的第一个元素,所以只需要按顺序提取每个元组的第一个元素,最后再加上最后一个元组的第二个元素。或者,直接取每个元组的第一个元素,形成列表,然后最后一个元组的第二个元素可能和第一个元素相同,所以可能需要去掉。例如,原路径是[(40,41), (41,95),(95,13), …,(55,40)],那么顺序是40→41→95→13…→55→40。但用户可能希望输出的是从40开始,到55结束,不包含最后的40,或者包含?需要确认需求。根据用户给的示例输出93,6,30,98,39,18,看起来是一个连续的序列,没有重复的起点和终点,所以可能要去掉闭环的最后一个节点。因此,正确的处理步骤可能是: 1.从路径中提取所有元组的第一个元素,组成列表。 2.添加最后一个元组的第二个元素(如果是闭环的话,可能等于第一个元素,需要去掉)。3.转换为逗号分隔的字符串。 或者,观察到路径中的每个元组的第二个元素是下一个元组的第一个元素,所以只需要按顺序收集第一个元素,最后加上最后一个元组的第二个元素。例如,路径中的每个元组是(prev,next),所以顺序是prev→next,下一个元组是(next, next_next),所以顺序是prev,next,next_next…。因此,整个路径的顺序是第一个元组的prev,然后每个元组的next,直到最后一个元组的next。这样,整个顺序就是[path[0][0]]+ [move[1]for movein path]。例如,对于路径[(a,b),(b,c),(c,d)],顺序是a, b, c, d。如果路径是闭环的,比如最后一个元组是(d,a),那么顺序会是a,b,c,d,a。但用户可能不需要最后的a,所以可能需要切片[:-1]。 但根据用户提供的示例输出,他们可能希望输出的是不包含闭环的最后一个节点。例如,原输出是[(40,41),(41,95), …,(55,40)],转换为40,41,95,…,55,而不是40,41,95,…,55,40。因此,在处理时需要去掉最后一个元素。所以,具体步骤:-提取路径顺序为 [move[0] formove inpath]+ [path[-1][1]]-或者,使用之前的方法 path_order =[path[0][0]] +[move[1] formove inpath]-然后,如果闭环,最后一个元素等于第一个元素,所以去掉最后一个元素:path_order[:-1] 例如,对于路径[(40,41),(41,95),(95,40)],path_order是[40,41,95,40],去掉最后一个得到[40,41,95]。 然后,将列表转换为逗号分隔的字符串,用join方法。 现在,用户给出的示例输出是93,6,30,98,39,18,这说明他们希望按顺序排列的城市ID,用逗号分隔,不包含括号或其他符号。因此,代码实现步骤:1.从路径中提取城市顺序列表,去掉重复的闭环节点。2.转换为逗号分隔的字符串。在之前的代码中,plot_path函数已经有一个path_order的处理,可以重用这部分逻辑。例如: path_order =[path[0][0]] +[move[1] formove inpath]如果最后一个元素是起点,则去掉:path_order= path_order[:-1]然后,将path_order中的每个元素转换为字符串,并用逗号连接。 此外,需要确保城市ID是整数,而不是numpy类型,所以在转换时可能需要int()处理。综合以上,代码修改如下:在输出最短路径时,添加以下代码: path_order =[int(move[0])for movein shortest_path]+[int(shortest_path[-1][1])]#如果闭环,去掉最后一个元素if path_order[-1]== path_order[0]:path_order =path_order[:-1] path_str =‘,’.join(map(str,path_order)) print(“最短路径序列:”, path_str)或者更简洁的方式: path_order =[int(shortest_path[0][0])]+ [int(move[1])for movein shortest_path]if path_order[-1]== path_order[0]:path_order =path_order[:-1] path_str =‘,’.join(map(str,path_order)) print(“最短路径序列:”, path_str)这样就能得到所需的逗号分隔的城市序列。需要测试一下,确保闭环的情况被正确处理,不会重复起点。例如,原路径是闭环的,最后一个元组连接回到起点,所以在path_order中最后一个元素是起点,需要去掉。例如,原路径是[(40,41),(41,95), …,(55,40)],path_order会是40,41,95,…,55,40,去掉最后一个40,得到40,41,95,…,55。然后转换为逗号分隔的字符串。 现在,用户提供的示例输出是93,6,30,98,39,18,这说明他们的路径可能不是以闭环形式存在,或者需要确认是否需要包含闭环。但根据问题描述,用户希望修改输出格式为逗号分隔的序列,所以应该按照顺序排列,不重复起点。 总结,代码修改部分是在输出时处理路径顺序,转换为逗号分隔的字符串,并确保使用整数类型,去除numpy类型。 以下是修改路径输出为逗号分隔序列的解决方案: Python # 在输出结果部分添加以下代码 def format_path(path): # 提取路径顺序并转换为整数 path_order = [int(path[0][0])] + [int(move[1]) for move in path] # 去除闭环重复点(如果首尾相同) if path_order[-1] == path_order[0]: path_order = path_order[:-1] return ','.join(map(str, path_order)) # 原始输出部分修改为 print("最短路径序列:", format_path(shortest_path)) print("最短路径长度:", shortest_path_length) 实现原理: 路径顺序提取: path[0][0] 获取起始点 [move[1] for move in path] 获取所有后续节点 类型安全处理: 使用int()强制转换确保所有节点为Python整数类型 闭环处理: 检查首尾节点是否重复(旅行商问题的闭环特性) 去除最后一个重复节点保持路径简洁性 示例输出: 最短路径序列: 40,41,95,13,16,66,96,56,85,97,27,38,10,64,5,81,57,71,51,72,8,49,29,2,50,4,12,61,62,92,22,79,80,21,83,7,17,9,63,43,32,37,19,24,54,69,58,11,74,59,68,89,87,53,23,84,67,0,34,33,60,86,47,90,42,82,77,25,28,36,31,1,44,76,6,93,30,52,18,14,39,98,88,26,75,3,20,73,91,65,48,99,78,70,45,35,94,15,46,55 最短路径长度: 8302.192271155956 修改前后对比: 特征 修改前输出 修改后输出 数据结构 元组列表 逗号分隔字符串 数据类型 包含numpy.int64 纯Python整数 可读性 需要解析结构 直接可复制使用 闭环处理 显示完整闭环 自动去除重复首尾点 相关提问 如何处理非闭环路径的显示需求? 如何验证路径序列的正确性(无重复、无遗漏)? 当城市数量超过1000时,如何优化路径序列的存储方式? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def calc_distance(city1, city2): return np.linalg.norm(np.array(city1) - np.array(city2)) def calc_distances(cities): n_cities = len(cities) distances = np.zeros((n_cities, n_cities)) for i in range(n_cities): for j in range(i + 1, n_cities): distances[i][j] = distances[j][i] = calc_distance(cities[i], cities[j]) return distances class AntColony: def init(self, distances, n_ants, n_iterations, decay, alpha=1, beta=5, rho=0.1, Q=1): self.distances = distances self.pheromone = np.ones_like(distances) / len(distances) self.n_ants = n_ants self.n_iterations = n_iterations self.decay = decay self.alpha = alpha self.beta = beta self.rho = rho self.Q = Q self.shortest_path_lengths = [] def run(self): shortest_path = None shortest_path_length = np.inf for _ in range(self.n_iterations): all_paths = self.gen_all_paths() self.spread_pheromone(all_paths) shortest_path, shortest_path_length = self.get_shortest(all_paths, shortest_path, shortest_path_length) self.pheromone *= (1 - self.rho) self.shortest_path_lengths.append(shortest_path_length) return shortest_path, shortest_path_length def spread_pheromone(self, all_paths): for path in all_paths: for move in path: self.pheromone[move] += self.Q / self.distances[move] def gen_path_dist(self, path): total = 0 for move in path: total += self.distances[move] return total def gen_all_paths(self): all_paths = [] for _ in range(self.n_ants): path = self.gen_path() all_paths.append(path) return all_paths def gen_path(self): n_cities = len(self.distances) path = [] visited = set() start = np.random.randint(n_cities) visited.add(start) prev = start for _ in range(n_cities - 1): next_city = self.pick_city(prev, visited) path.append((prev, next_city)) prev = next_city visited.add(next_city) path.append((prev, start)) return path def pick_city(self, prev, visited): pheromone = np.copy(self.pheromone[prev]) pheromone[list(visited)] = 0 row = pheromone ** self.alpha * (1.0 / (self.distances[prev] + 1e-6) ** self.beta) norm_row = row / row.sum() next_city = np.random.choice(range(len(self.distances)), 1, p=norm_row)[0] return next_city def get_shortest(self, all_paths, shortest_path, shortest_path_length): for path in all_paths: path_dist = self.gen_path_dist(path) if path_dist < shortest_path_length: shortest_path = [(int(a), int(b)) for (a, b) in path] shortest_path_length = path_dist return shortest_path, shortest_path_length try: df = pd.read_excel(“100个城市的坐标.xlsx”, header=None) cities = df.iloc[:, [0, 1]].values assert cities.shape[1] == 2, “坐标数据必须包含X,Y两列” except FileNotFoundError: print(“错误:Excel文件未找到,请检查以下事项:”) print(“1. 文件是否位于当前工作目录”) print(“2. 文件名是否为’100个城市的坐标.xlsx’”) print(“3. 文件扩展名是否正确(.xlsx)”) exit() except Exception as e: print(f"数据加载失败:{str(e)}") exit() 计算距离矩阵 distances = calc_distances(cities) 参数设置 n_ants = 20 n_iterations = 1000 decay = 0.1 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.1 Q = 1 创建并运行蚁群算法 ant_colony = AntColony(distances, n_ants, n_iterations, decay, alpha, beta, rho, Q) shortest_path, shortest_path_length = ant_colony.run() 输出结果 print(“最短路径:”, shortest_path) print(“最短路径长度:”, shortest_path_length) 绘制迭代曲线 plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = ‘SimHei’ # 设置中文显示 plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(range(1, n_iterations + 1), ant_colony.shortest_path_lengths) plt.xlabel(‘迭代’) plt.ylabel(‘最短路径长度’) plt.title(‘优化过程’) plt.grid(True) plt.show() 路径可视化函数 def plot_path(cities, path): path_order = [path[0][0]] + [move[1] for move in path] x, y = cities[path_order, 0], cities[path_order, 1] plt.figure(figsize=(12, 8)) # 绘制城市点并添加编号(从1开始) for idx, (xi, yi) in enumerate(cities): plt.scatter(xi, yi, color='red', s=6,zorder=2) plt.text(xi, yi, str(idx + 1), fontsize=8,ha='center',va='bottom', color='black',zorder=3) # 绘制路径连线 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(x, y, linestyle='-', marker='o', color='blue', linewidth=1, markersize=4, zorder=1) plt.xlabel('X坐标', fontsize=12) plt.ylabel('Y坐标', fontsize=12) plt.title('最佳路线 城市编号(1-100)', fontsize=14) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.show() plot_path(cities, shortest_path) 修改路径输出格式为:最短路径序列: 40,41,95,13,16,66,96,56,85,97,27,38,10,64,5,81,57,71,51,72,8,49,29,2,50,4,12,61,62,92,22,79,80,21,83,7,17,9,63,43,32,37,19,24,54,69,58,11,74,59,68,89,87,53,23,84,67,0,34,33,60,86,47,90,42,82,77,25,28,36,31,1,44,76,6,93,30,52,18,14,39,98,88,26,75,3,20,73,91,65,48,99,78,70,45,35,94,15,46,55 最短路径长度: 8302.192271155956 提供完整程序代码可直接执行

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探索更多视频功能的JavaScript实现

从给定的信息中我们可以提炼出关键词"更多视频"以及"JavaScript",以及一个与文件相关的命名"MoreVideo-master"。接下来,我会针对这些关键词展开详细的IT知识点阐述。 首先,关于“更多视频”,这个描述暗示了我们即将探讨的是与视频内容相关的技术或应用。在现代IT领域中,视频内容的处理、存储、传输和播放是一个非常重要的分支,涉及到的技术包括但不限于视频编码、流媒体技术、网络协议、前端展示技术等。视频内容的增多以及互联网带宽的不断提升,使得在线视频消费成为可能。从最早的ASCII动画到现代的高清视频,技术的演进一直不断推动着我们向更高质量和更多样化的视频内容靠近。 其次,“JavaScript”是IT行业中的一个关键知识点。它是一种广泛使用的脚本语言,特别适用于网页开发。JavaScript可以实现网页上的动态交互,比如表单验证、动画效果、异步数据加载(AJAX)、以及单页应用(SPA)等。作为一种客户端脚本语言,JavaScript可以对用户的输入做出即时反应,无需重新加载页面。此外,JavaScript还可以运行在服务器端(例如Node.js),这进一步拓宽了它的应用范围。 在探讨JavaScript时,不得不提的是Web前端开发。在现代的Web应用开发中,前端开发越来越成为项目的重要组成部分。前端开发人员需要掌握HTML、CSS和JavaScript这三大核心技术。其中,JavaScript负责赋予网页以动态效果,提升用户体验。JavaScript的库和框架也非常丰富,比如jQuery、React、Vue、Angular等,它们可以帮助开发者更加高效地编写和管理前端代码。 最后,关于文件名“MoreVideo-master”,这里的“Master”通常表示这是一个项目或者源代码的主版本。例如,在使用版本控制系统(如Git)时,“Master”分支通常被认为是项目的主分支,包含最新的稳定代码。文件名中的“MoreVideo”表明该项目与视频相关的内容处理功能正在增加或扩展。可能是对现有功能的增强,也可能是为视频播放、视频处理或视频管理增加了新的模块或特性。 综合上述内容,我们可以总结出以下几个IT知识点: 1. 视频技术:包括视频编解码技术、流媒体技术、网络协议、视频格式转换等。在客户端和服务器端,视频技术的应用场景广泛,如在线视频平台、视频会议系统、视频监控系统等。 2. JavaScript应用:JavaScript在Web前端开发中的应用十分广泛,用于实现网页的动态效果和交互性,以及在后端通过Node.js提供服务器端编程能力。 3. 前端开发技术:前端开发不仅仅是页面的静态显示,更重要的是通过JavaScript、CSS和HTML等技术实现用户界面与用户之间的交互。前端框架和库的使用大大提高了开发效率。 4. 版本控制:在IT项目开发过程中,版本控制是一个重要的环节。它帮助开发者管理代码的变更历史,支持多人协作开发,使得代码维护和升级变得更加容易。 通过以上知识点,我们可以看到,无论是“更多视频”的技术应用还是“JavaScript”编程语言的使用,以及文件命名所隐含的项目管理概念,都是IT领域内相互关联且密不可分的几个重要方面。
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并发编程中的Clojure代理与相关技术解析

### 并发编程中的Clojure代理与相关技术解析 #### 1. Clojure代理概述 Clojure代理代表内存中的单个标识或位置。与软件事务内存(STM)的引用管理多个标识的协调同步更改不同,代理允许对其管理的单个标识进行独立的异步更改。这些更改以函数或操作的形式表达,并异步应用于该位置。多个独立的并发操作会按顺序依次运行。操作成功完成后,代理将更新为操作返回的新状态,该新状态用于后续对代理的读取或操作。 调用在代理上运行操作的方法会立即返回,操作随后会使用Clojure管理的线程池中的一个线程应用于代理。如果操作主要受CPU限制,可使用`send()`方法运行;如果函数中可能发