boost::histogram模块实现导向轴的示例程序

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本文介绍了如何使用C++ Boost库的histogram模块创建一个导向轴的直方图,展示2D数据分布。示例程序生成2D数据集,创建一个2x30 bin的直方图,并填充数据,输出每个bin的中心坐标和计数值,便于数据分析和可视化。

boost::histogram模块实现导向轴的示例程序

在数据分析和可视化中,导向轴是一种常见的技术,用于展示多维数据的分布情况。C++ Boost库中的histogram模块提供了对导向轴的支持,方便数据的分析和可视化。

下面是一个简单的使用boost::histogram模块实现导向轴的示例程序,其中我们使用一个2D数据集,并将其转换为一个二维直方图来展示数据分布情况。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <boost/histogram.hpp>
#include <boost/format.hpp>

using namespace boost::histogram;

int main() {
    // 生成数据
    const int N = 10000;
    std::vector<double> x(N), y(N);
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        x[i] = 3.0 * std::cos(2 * M_PI * i / N);
        y[i] = 2.0 * std::sin(2 * M_PI * i / N);
    }

    // 创建二维直方图
    auto h = make_histogram(axis::regular<>(30, -4.0, 4.0), axis::regular<>(30, -3.0, 3.0));

    // 填充直方图
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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