1、文章信息《Stochastic Origin-Destination Matrix Forecasting Using Dual-Stage Graph Convolutional, Recurrent Neural Networks》。这是奥尔堡大学发表在ICDE2020上的一篇文章。2、摘要OD矩阵在广泛应用于交通和物流中，以记录一天中不同时间间隔内OD区域对之间的出行成本（例如，出行速度
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2024-07-04 06:09:27
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# 客流OD矩阵及其Python代码实现
## 引言
客流OD矩阵是交通领域中的一种重要数据，用于描述从一个区域到另一个区域之间的乘客、车辆或货物的流动情况。它是交通分析、规划和管理的基础，对于交通系统的优化和改进具有重要意义。本文将介绍客流OD矩阵的概念，以及如何使用Python来生成和处理客流OD矩阵。
## 客流OD矩阵的概念
客流OD矩阵是一个二维矩阵，其中的每个元素表示从一个区域
原创
2023-07-23 20:42:09
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ArcGIS中求解OD成本矩阵只能得到两种形式的结果，一种是没有输出几何只有属性表的OD成本矩阵表，一种是OD点之间生成直线的成本矩阵表。不过路径分析是可以沿网络生成路径的，所以考虑借助路径分析生成沿网络的OD成本矩阵。 OD成本矩阵的几何输出方式只有没有线和直线两种
路径分析可以输出沿网络的连接线
但是路径分析默认是生成两点或多点的单条路径，为了达到像OD成本矩
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2023-12-07 09:46:03
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# 如何根据轨迹生成od矩阵 Python
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，可以使用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取轨迹数据 |
| 2 | 提取OD信息 |
| 3 | 生成OD矩阵 |
接下来，我们将对每个步骤进行详细说明，并给出相应的代码示例。
## 步骤一：读取轨迹数据
在这一步中，我们需要读取轨迹数据，可以使用p
原创
2024-04-19 04:15:30
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# 叠积木的乐趣与Python实现
在我们的生活中，积木是一种非常受欢迎的玩具。它不仅可以帮助孩子们锻炼动手能力，还能提升他们的空间想象力。这让我们想到了一个有趣的编程问题：如何用程序来模拟叠积木的过程？本文将使用Python编程语言来实现一个简单的叠积木算法，并使用代码示例详细说明每个步骤。
## 叠积木的基本原理
叠积木的过程可以看作是将不同尺寸的积木一层层叠加在一起。每个积木都有自己的
《城市公交IC卡·数据分析方法及应用》——上车点识别·笔记一般情况下，IC卡是没有记录上车点的信息，需要结合其他数据对IC卡处理通常情况下，使用时间特征对数据匹配公交运营时间和乘客刷卡时间特征公交车辆运营一趟的的总时间： 总时间 = 运行时间+停靠时间公交车辆到达第k个站点的时间： 到达第k个站点的时间 = 起始时间 +此站前的总时间车辆离开第K个站点的时间： 离开第K个站点的时间 = 到达时间+
人流统计是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统。通过内置算法对视频中人数和人群流动方向等信息进行有效统计并生成报表，用户可以在掌握监控区域实时动态信息的同时，及时得到现场准确的人数和人群流量数据，有利于管理单位更高效的组织工作，为科学决策提供数据支持。人流统计产品的特点：1、采用非接触式载波红外线进加增减的统计方式，对进出卖场客人的购买情绪不会产生任何影响。2、实时显示当前各
教科书上描述的方法，还有matlab里面的rlocus，绘制根轨迹的时候都是只能画零点数小于等于极点数的。那么如果零点数大于极点数呢？这可能是个没有意义的问题，因为现实中这是违背因果律的，现在的状态取决于未来的输入？可我前一阵真就偏偏搞了一出画零点数多于极点数的根轨迹的画法。起因是这样的，我的控制器里面有这么一个环节：这个会等效的为系统引入无穷个零点。我当时为了分析这个环节对于稳定性的影响，就想画
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2023-10-18 10:54:20
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这篇文章主要介绍了Python实现的矩阵类,结合完整实例形式分析了Python矩阵的定义、计算、转换等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现的矩阵类。分享给大家供大家参考，具体如下：科学计算离不开矩阵的运算。当然，python已经有非常好的现成的库：numpy(numpy的简单安装与使用我写这个矩阵类，并不是打算重新造一个轮子，只是作为一个练习，记录在此。注：这个类的函数
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2023-09-18 20:46:46
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floyd算法用于求图中各个点到其它点的最短路径，无论其中经过多少个中间点。该算法的核心理念是基于动态规划，不断更新最短距离，遍历所有的点。知识基础：图的邻接矩阵表示：如图是一个简单图，从A开始，按照ABCDEFG的顺序来制定一个方阵，该方阵每一行代表一个点到所有点的直达距离，到它本身的距离是0，如果两点之间没有直接相连(非邻接)的，那么这两点的距离就定位无穷或者-1，例如图中的A点到其它所有点的
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2024-01-01 20:54:05
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有如下R(5,4)的打分矩阵：(“-”表示用户没有打分)其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数那么，如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)？——矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题)。矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积：R(n,m)≈ P(n,K)*Q(K
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2024-08-20 21:58:01
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# Python矩阵代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Python实现矩阵代码。下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title Python矩阵代码实现指南
section 准备工作
开始 --> 安装numpy库 --> 导入numpy库
section 创建矩阵
导入numpy库 --> 创
原创
2024-01-25 08:29:36
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# 教你如何实现Python矩阵代码
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中实现矩阵代码。我们将使用NumPy库，这是一个常用的数学库，用于处理矩阵和数组。
### 步骤概览
下面是我们完成这个任务的步骤概览：
```mermaid
erDiagram
理解问题 --> 安装NumPy
安装NumPy --> 导入NumPy
导入N
原创
2024-07-14 04:51:56
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地铁IC卡数据分析OD矩阵的描述
地铁IC卡数据分析OD（Origin-Destination）矩阵是交通数据分析中的重要组成部分，能有效帮助城市管理者理解出行需求、优化线路设计和提升服务质量。本文将详细介绍如何基于地铁IC卡数据分析构建OD矩阵的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
## 环境准备
构建地铁IC卡数据分析OD矩阵的环境需要几个关键技术栈。
求矩阵A*B,得到的结果C得到矩阵CA=[[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]
B=[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]
c=[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]
for i in range(3):
for j in range(3):
for k in range(3):
c[i][j] += A[i][k
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2023-06-03 07:14:48
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1 引言相似性和相异性是机器学习中重要的概念，因为它们被许多数据挖掘技术所采用，比如常见的聚类、最近邻分类和异常检测等。在很多情况下，一旦我们计算出了特征向量的相似性或相异性，我们就不在需要原始数据了。这类方法通常将数据变换到相似性（相异性）空间，然后在做数据分析。2 定义相似度(similarity): 两个对象相似程度的数值度量，两个对象越相似，它们的相似度越高；通常取值为非负的，通常介于[0
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2024-08-07 19:06:57
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>>> row = [2,2,3,2]>>> col = [3,4,2,3]>>> c = sparse.coo_matrix((data,(row,col)),shape=(5,6))>>> printc.toarray()[[0 0 0 0 0 0][0 0 0 0 0 0][0 0 05 20][0 030 0 0][0
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2023-09-11 16:58:33
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# 如何实现Python中的OD图
在软件开发中，OD图（Object Diagram）通过展示对象及其之间的关系，为我们更好地理解和设计系统提供了帮助。本文将详细介绍如何使用Python生成OD图的流程及代码示例，帮助你完成这一任务。
## 整体流程
实现OD图的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
Problem 洛谷P2342-叠积木Accept: 373 Submit: 1.1kTime Limit: 1000 mSec Memory Limit : 128MB Problem Description 约翰和贝西在叠积木。共有30000块积木，编号为1到30000。一开始，这些积木放在地上，自然地分成N堆。贝西接受约翰
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2023-10-18 15:12:41
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在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标，区分了准确率和精确率的区别，并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。在讲矩阵之前，我们先复习下之前在讲分类评估指标中定义的一些符号含义，如下：TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0FN(False Negative)：将正类预
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2023-10-03 22:12:41
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