12、矩阵创建与概率世界探索

矩阵创建与概率世界探索

1. 矩阵创建方法

在处理数据时,我们常常需要创建矩阵。创建由行和列组成的矩阵,有两种常见的方法。
- 使用列表的列表 :通过一个包含多个列表的主列表来创建矩阵,主列表中每个内部列表的内容就是矩阵的一行。例如:

import numpy as np
X = np.array([[1.1, 1, 545, 1],[4.6, 0, 345, 2],
              [7.2, 1, 754, 3]])
print (X)

输出结果为:

[[   1.1    1.   545.     1. ]
 [   4.6    0.   345.     2. ]
 [   7.2    1.   754.     3. ]]
  • 使用单个列表并重塑形状 :可以先创建一个一维数组,然后使用 reshape 方法将其重塑为所需的行数和列数。元素会按行依次填充到新矩阵中,从元素 (0,0) 开始直到最后一个元素。示例代码如下:
X = np.array([1.1, 1, 545, 1, 4.6, 0, 345, 2,
              7.2, 1, 754, 3]).reshape(3,4)
2. 概率的基本概念
【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改进中。
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