背景与问题网格对于数值模拟十分重要。基于网格离散是数值计算中最主流的空间离散方式,而网格的类型和质量直接影响计算的精度和效率。一般情况下,网格尺寸越小,数值离散引入的截断误差越小。但除此以外,网格的正交性、斜率,甚至与物理场特征的一致性也都或多或少会影响数值计算的误差。另一方面,网格拓扑也决定了数值计算程序底层数据结构,从而很大程度上决定了计算的效率。例如,根据一般经验,结构网格计算效率约是非
1、 基于图搜索路径规划算法的框架基于图搜索的路径规划的算法框架都很统一,下面便是通用的算法框架1、维护一个容器以存储要访问的所有节点 OpenList 2、容器以启动状态起点 $X_s$ 进行初始 OpenList.push($X_s$) 3、循环 (OpenList 为空或者找到目标点退出循环) 4、根据一些预定义的评分函数从容器中删除节点(根据一定的规则对OpenList进行排序)
# 地图网格Python中的实现 地图网格是一种将地理空间划分成规则或不规则的网格单元的方法,广泛应用于地理信息系统(GIS)、城市规划、环境监测等领域。本文将介绍如何使用Python进行地图网格,并展示相关代码示例。 ## 地图网格的概念 地图网格是将连续的地理空间划分成离散网格单元,每个网格单元具有统一的属性和边界。根据划分方式的不同,地图网格可以分为规则网格和不规则网
原创 2024-07-27 09:47:08
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# 离散网格实现指南 在计算机科学中,离散点的网格是一种常见的任务,尤其是在图形处理、科学计算和数据可视等领域。今天,我们将用Java语言实现一个离散网格的过程。本文将为初学者提供一个清晰的流程、详细的代码以及必要的注释。 ## 流程概述 以下是实现离散网格的步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 定义离散点的位置 | | 2 | 创建网
原创 8月前
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1. 需求分析我们以北京为例,希望获取该城市全部道路名称信息,主要字段有道路id、道路名称及所在区,基于高德地图的api接口。 我们找到高德api文档:https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/search#t8在搜索POI部分发现了查询城市道路名称的关键字搜索接口如下,但是该接口最多只能返回1000个数据。很明显北京市不止1000条道路,那么如
# Python 网格地图可视 ## 简介 在本篇文章中,我将教会你如何使用 Python 实现网格地图的可视。我们将使用 Matplotlib 库来绘制网格地图,并使用 NumPy 库来处理网格数据。我将逐步引导你完成整个过程,并提供代码示例和注释,以便你能够理解每一步的具体操作。 ## 整体流程 下面是实现 Python 网格地图可视的整体流程,我们将按照这些步骤逐步进行。 `
原创 2024-01-16 05:22:38
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1. 网格grid布局基础知识介绍gride网格布局是经常用于web的二维布局系统,独有的单位是fr,fr是指划分网格时的比例值,也可以和绝对值单位像素混合使用。2.网格grid容器属性grid-template-rowsgrid-template-columns基于网格的行和列维度去定义网格轨道的尺寸和大小(定义3*3的网格布局)<!DOCTYPE html> <html la
  使用数据框属性 对话框的格网选项卡可以添加和管理数据框的格网和经纬网。还可以访问格网和经纬网向导 或参考系统选择器。  通过数据框属性 对话框创建的格网或经纬网将被绘制在布局视图的数据框之上。它们不显示在数据视图中。  格网选项卡  使用格网选项卡不仅可以向地图中添加新格网,还可以管理数据框的现有格网和经纬网。选项卡左侧显示的是当前为此数据框定义的格网和经纬网(也称为参考系)的列表。在此列表中
# 计算机视觉中的网格离散 在计算机视觉领域,网格离散是一种有效的方法,用于将连续的图像信息转换为离散的数据结构,以便于处理和分析。这种技术在许多应用中发挥着关键作用,包括图像识别、目标检测和图像分割等。本文将详细探讨网格离散的基本概念、应用及其实现方式,并通过代码示例进行展示。 ## 网格离散的基本概念 网格离散是将图像划分为小的网格单元(通常是正方形或矩形),并将每个网格单元的
Reference: Geometric Approximation Algorithms, Sariel Har-Peled.回来写点看书的note,主要是简单整理一下看过的内容。看的第一本书是导师推荐的 Geometric Approximation Algorithms,里面介绍了一些几何问题的经典的techniques.网格(Grid)利用网格坐标点离散的性质,可以设计一些运行时间为 (
0 abstract物联网设备、智能手机、智能手表和配备全球定位系统(GPS)模块等定位技术的车辆数量呈指数级增长,促进了智能交通系统中多种应用的基于位置的服务的发展。然而,基于位置的技术的固有误差使得必须将定位轨迹与实际的道路网络进行对齐,这个过程被称为地图匹配。据我们所知,目前没有全面的工具可以对街道网络进行建模、对基础街道图进行拓扑和空间分析、对GPS点轨迹进行地图匹配过程并深入分析和详细说
############站点数据插值为网格数据 通过给定的经纬度以及变量值插值为网格数据 ############注意插值的网格分辨率,太密会造成数据出现异常值 ############根据站点密度设置网格密度 ############ import pandas as pd import numpy as np ############读取文件 f = pd.read_csv('/h
ubuntu16.04已经安装了ros_kinetic安装准备sudo apt-get install vim sudo apt-get install git sudo apt-get install gcc g++安装Pangolin v0.51)安装依赖sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install libboost-dev lib
离散如果一个数值范围是0-10^9,数值域特别大,个数比较小,比如只有10^5个数(值域跨度很大,数分布很稀疏)。如果开10^9区域特别浪费内存。所以我们需要把他们映射到从0开始的连续的自然数。例:数组a[] = 1, 3, 100, 2000, 500000.数值很大,但是里面的数很小。我们使用0,1,2,3,4,来分别映射到1,3,100,2000,500000中.这个过程就叫做离散离散
转载 2024-04-19 15:27:45
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数据预处理数据挖掘中主要用于数据预处理的方法有以下几种:1. 聚集(Aggregation)2. 抽样(Sampling)3. 维归约(DimensionalityReduction)4. 特征子集选择(Feature subset selection)5. 特征创建(Feature creation)6. 离散(Discretization)和二元(Binarization)7. 属性变换练
数据得离散是重要的算法思想。(如果每个数据元素的具体值并不重要,重要的是他们之间的大小关系的话,我们可以先对这些数据进行离散,使数据中的最大值尽可能小且保证所有数据都是正数)当以权值为下标的时候,有时候值太大,存不下。 所以把要离散的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。打个比方,某个题目告诉你有10^4个数,每个数大小不超过10^10,要你对这些数进行操作,那么肯定不能直接开
转载 2023-07-01 16:42:07
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  1、获取数据地址:https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia 通过python来获取数据import requests from lxml import etree import json import openpyxl #爬虫 url = 'https://voice.baidu.com/act/
起始聚类离散就是根据利用一定规则对数据进行分类,可以用分桶式或者k-means 等方法 这里用中医证型关联规则挖掘里面的离散举例,k-means 举例 首先看下图的原数据,该病存在六种证型系数,为了后续的关联算法,需要先将其离散。import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法 datafile = '../
转载 2023-08-26 09:17:00
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1、什么是数据的离散连续属性的离散就是在连续属性的值域上,将值域划分为若干个离散的区间,最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。2、为什么要离散化为了简化数据结构,数据离散技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散方法经常作为数据挖掘的工具扔掉一些信息,可以让模型更健壮,泛能力更强3、离散之pandas.cut()等宽分箱或自定义分组等宽分箱import pandas a
转载 2023-11-12 20:47:28
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网格袋布局是网格布局管理器的延伸。网格袋布局和网格布局有下列区别: · 组件可以占据网格内的多个单元 · 不同行和列之间的比例可以不相同 · 网格单元内部的组件可以用不同的方式安排 为了创建网格袋布局,要使用GridBagLayout类和一个辅助类GridBagConstraints。GridBagLayout是布局管理器,GridBagConstraints用于定义放置在单元中的每个
转载 2023-09-05 14:43:11
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