豪斯多夫距离在点集比较中怎么用Python实测?

### 豪斯多夫距离的Python实现 为了计算豪斯多夫距离,在Python中可以利用`scipy.spatial.distance.directed_hausdorff`函数来获取两个集合之间的单向豪斯多夫距离。由于豪斯多夫距离由双向最大值决定,因此需要分别计算\(A\)到\(B\)以及\(B\)到\(A\)的方向上的豪斯多夫距离并取其较大者作为最终的结果[^1]。 下面展示一段用于测试豪斯多夫距离计算功能的代码: ```python from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff import numpy as np def hausdorff_distance(set_A, set_B): # 计算从set_A至set_B方向的距离 u_dist = directed_hausdorff(set_A, set_B)[0] # 反转方向再次计算 v_dist = directed_hausdorff(set_B, set_A)[0] # 返回两者间的最大值即为豪斯多夫距离 return max(u_dist, v_dist) if __name__ == "__main__": # 创建两组随机点集模拟数据 np.random.seed(42) # 设置种子以便于重现结果 points_set_a = np.random.rand(7, 2)*10 # 集合A包含7个二维坐标点 points_set_b = np.random.rand(5, 2)*10 # 集合B包含5个二维坐标点 hd_value = hausdorff_distance(points_set_a, points_set_b) print(f"The Hausdorff distance between the two sets is {hd_value:.3f}") ``` 这段程序首先导入必要的库文件,并定义了一个名为`hausdorff_distance()`的功能函数用来接收两个数组形式表示的空间点集参数,接着调用了两次`directed_hausdorff()`方法得到不同方向下的豪斯多夫距离,最后返回这两个数值中的较大者作为实际意义上的豪斯多夫距离。

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GD32与STM32差异及解决方法.pdf

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下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### GD32与STM32的主要差异及解决方法#### 一、GD32与STM32异同##### 相同点1. **外围引脚定义**:GD32与STM32在相同型号下的引脚定义保持一致,这为代码移植提供了便利。2. **Cortex-M3内核**:GD32所采用的R2P1版本内核对STM32 F103系列(R1P1版本)中存在的部分bug进行了修复。3. **芯片内部寄存器**:GD32与STM32在寄存器的逻辑地址设计上遵循相同的原则,物理地址也保持一致。4. **函数库文件**:两者均使用相同的函数库,但需要对头文件进行适当的优化和调整。5. **编译工具**:GD32与STM32在编译工具的使用上完全兼容,例如Keil MDK、IAR等。6. **型号命名方式**:GD32在型号命名上借鉴了STM32的规则。##### 外围硬件区别1. **电压范围(ADC)**:GD32F系列的供电电压范围为2.6V至3.6V(外部电压),内核电压为1.2V;而STM32F系列的外部电压范围为2.0V至3.6V,内核电压为1.8V。2. **BOOT0管脚**:在STM32上,BOOT0管脚在运行Flash程序时可以悬空;而在GD32上,必须连接外部下拉电阻以确保从Flash启动。3. **ESD参数**:STM32的人体静电防护模式电压为2KV,空气静电防护模式电压为500V;GD32的人体静电防护模式电压可达到4KV(内部测试显示5KV),空气静电防护模式电压为10KV(内部测试显示15KV)。##### 内部结构差别1. **启动时间**:尽管GD32与STM32的启动时间相同,...

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/94878d63b51b (答案见下载资源)在Chrome浏览器中加载dom.sample2.html页面,于Chrome的调试控制台输入并运行jQuery代码,执行以下选择操作:(1)定位标识符为tigerLily的元素(2)定位应用了myList类的元素(3)定位全部的input类型元素(4)定位所有img类型元素与tr类型元素(5)定位标识符为coffeePot和someDiv的元素(6)选取具备id属性的元素(7)选取具备id属性且为input类型的元素(8)选取其value值等于"A"的元素(9)选取其value值等于"A"或"C"的元素(10)选取title属性值包含"dog"的img类型元素(11)选取href属性值以"http"开头的a类型元素(12)选取div类型元素内嵌的span类型元素 上机任务2在Chrome浏览器中加载dom.sample2.html页面,于Chrome的调试控制台输入并运行jQuery代码,执行以下选择操作:(13)选取作为应用了myList类的ul类型元素的直接子元素的li类型元素(14)选取标识符为radioA的input类型元素之后的第一个input类型兄弟元素(15)选取标识符为radioA的input类型元素之后的全部input类型兄弟元素(16)选取dom sample页面中第3个tr类型元素(17)选取其type属性值等于"checkbox"且索引为偶数的input类型元素(18)选取非最后一行的tr类型元素(19)选取全部的checkbox类型元素(20)选取所有被选中的表单元素(21)选取内容包含"1972"的td类型元素(22)选取包含sp...

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频谱分析仪测试LTE杂散自动化程序。输入仪表地址,设置要测试的频段,带宽等信息,进行测试。自动输出测试值和裕量计算。

【微电网调度】考虑需求响应的基于改进多目标灰狼算法的微电网优化调度研究(Matlab代码实现)

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内容概要:本文针对微电网优化调度问题,提出了一种考虑需求响应的改进多目标灰狼优化算法(MOGWO),并通过Matlab代码实现了该方法的仿真验证。研究综合考虑了微电网中分布式电源、储能系统与负荷的协调运行,在满足用电需求的前提下,兼顾经济性与环保性双重优化目标。通过引入需求响应机制,增强了负荷侧的灵活性,有效实现削峰填谷,降低运行成本与碳排放。在算法层面,对传统多目标灰狼算法进行了改进,提升了全局搜索能力、收敛精度与求解效率,获得了质量更高的帕累托最优解集。仿真结果表明,所提方法在优化性能上优于传统算法,能够为微电网能量管理系统提供科学、高效的决策支持; 适合人群:适用于电气工程、自动化、能源系统及相关专业的研究生、科研人员以及从事微电网优化、智能优化算法开发的工程技术人员; 使用场景及目标:①应用于高校或科研机构开展微电网调度相关的课题研究与学术论文撰写;②为实际微电网项目的能量管理策略设计提供理论依据与技术参考;③作为智能优化算法在电力系统多目标优化中的教学案例,帮助深入理解MOGWO算法的原理、实现过程及其工程应用价值; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入研读,重点理解目标函数构建、约束条件处理、需求响应模型集成以及算法改进策略的实现逻辑,可通过复现实验结果并调整参数设置,进一步掌握算法性能与优化效果之间的关系。

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