numpy 创建默认值数组创建方阵获 200312

本文介绍如何使用NumPy库创建特定类型的数组,包括全零、全一及对角线为1的方阵,并演示了如何进行数组值的修改与获取最大、最小值位置的操作。

创建有默认值的数组

  • 创建3行4列,所有值为0的数组

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np.zeros((行数,列数))
  • 创建2行3列,所有值为1的数组

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np.ones((行数,列数))

创建对角线为1的正方形数组 方阵

  • 创建一个10行10列的方阵

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np.eye(行列数)

获得最大值最小值的位置

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  • 取最大值的位置

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np.argmax(数组,axis = 0)
  • 把数据为1的值改为-1

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数组[条件] = 数据
  • 获取数组最小值的位置

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np.argmin(数组,axis=1)
【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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