用octave解决 目前国内形成了多个城市群,例如环渤海城市群、长三角城市群、珠三角城市群等。在城市群中,由于 学习、就业、工作等需要,人口在不断流动。假设某城市群由城市A、城市B和城市C三座城市构成,并且三座城市总人口不变。假设在起始年份城市A人口占该城市群总人口的30%,城市B占50%,城市C占20%, 同时城市A和城市C每年分别有p%和10%的人口流向城市B,城市B每年又分别有8%和5%的人口回流到城市A和城市C。 设计题目:请分别画出城市A、城市B和城市C随着时间和迁徙率p%变化的三维图像及俯视图像,并对图像进行说明
以下是用Octave解决该城市人口流动问题的代码,包含三维图像和俯视图像的绘制: ```octave % 参数设置 years = 0:30; % 时间范围:30年 p_values = 0:0.5:20; % 迁徙率p%范围:0%到20% initial_pop = [0.3; 0.5; 0.2]; % 初始人口比例 A:B:C % 预计算结果矩阵 A_pop = zeros(length(years), length(p_values)); B_pop = zeros(length(years), length(p_values)); C_pop = zeros(length(years), length(p_values)); % 计算不同p值下的人口变化 for p_idx = 1:length(p_values) p = p_values(p_idx)/100; % 转换为小数 pop = initial_pop; A_pop(1, p_idx) = pop(1); B_pop(1, p_idx) = pop(2); C_pop(1, p_idx) = pop(3); for year = 2:length(years) % 计算人口流动 A_to_B = pop(1) * p; C_to_B = pop(3) * 0.10; B_to_A = pop(2) * 0.08; B_to_C = pop(2) * 0.05; % 更新人口 new_A = pop(1) - A_to_B + B_to_A; new_B = pop(2) + A_to_B + C_to_B - B_to_A - B_to_C; new_C = pop(3) - C_to_B + B_to_C; pop = [new_A; new_B; new_C]; % 存储结果 A_pop(year, p_idx) = pop(1); B_pop(year, p_idx) = pop(2); C_pop(year, p_idx) = pop(3); end end % 创建网格数据 [P, Y] = meshgrid(p_values, years); % 绘制城市A的三维图像 figure(1); surf(P, Y, A_pop); title('城市A人口比例随时间及迁徙率变化'); xlabel('迁徙率 p (%)'); ylabel('时间 (年)'); zlabel('人口比例'); colorbar; % 绘制城市B的三维图像 figure(2); surf(P, Y, B_pop); title('城市B人口比例随时间及迁徙率变化'); xlabel('迁徙率 p (%)'); ylabel('时间 (年)'); zlabel('人口比例'); colorbar; % 绘制城市C的三维图像 figure(3); surf(P, Y, C_pop); title('城市C人口比例随时间及迁徙率变化'); xlabel('迁徙率 p (%)'); ylabel('时间 (年)'); zlabel('人口比例'); colorbar; % 绘制城市A的俯视图 figure(4); contourf(P, Y, A_pop); title('城市A人口比例变化俯视图'); xlabel('迁徙率 p (%)'); ylabel('时间 (年)'); colorbar; % 绘制城市B的俯视图 figure(5); contourf(P, Y, B_pop); title('城市B人口比例变化俯视图'); xlabel('迁徙率 p (%)'); ylabel('时间 (年)'); colorbar; % 绘制城市C的俯视图 figure(6); contourf(P, Y, C_pop); title('城市C人口比例变化俯视图'); xlabel('迁徙率 p (%)'); ylabel('时间 (年)'); colorbar; ``` 图像说明: 1. 三维图像展示了每个城市人口比例随时间(年)和迁徙率p(%)变化的曲面: - 城市A:随着p增加,人口比例下降速度加快;时间越长,人口比例趋于稳定值 - 城市B:初期人口比例上升,后期受回流影响趋于平衡;p值增大时,初期增长更明显 - 城市C:人口比例持续下降,但下降速度受p值影响较小 2. 俯视图(等高线图)展示了相同数据的二维表示: - 颜色深浅表示人口比例大小 - 等高线密集区域表示人口比例变化剧烈 - 可以清晰看到不同p值下人口比例的长期稳定状态 3. 总体趋势: - 城市B作为主要人口流入地,长期保持最高人口比例 - 城市A的人口流失速度与p值正相关 - 城市C的人口比例最终稳定在较低水平 该模型可以扩展用于分析不同城市群的人口流动模式,通过调整流动率参数p来模拟不同政策或经济条件对人口分布的影响。 [2025-04-24 23:35:01 | AI问答 | 1013点数解答]
- [字节豆包] import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___count*amount__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __a_ # 计算该年份的总订单数量(行数) total_order_amount =___b_ # 计算该年份的(260点数解答 | 2024-11-10 14:26:05)261
- [阿里通义] # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___df['销售单价'] * df['销售数量']__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __group.shape[0]_ # 计算该年份的总订单数量(行数) tota(701点数解答 | 2024-11-10 14:29:10)247
- [DeepSeek] 通常,人们习惯将所有 位二进制串按照字典序排列,例如所有 2 位二进制串按字典序从小到大排列为:00,01,10,11。 格雷码(Gray Code)是一种特殊的 位二进制串排列法,它要求相邻的两个二进制串间**恰好**有一位**不同**,特别地,第一个串与最后一个串也算作相邻。 所有 2 位二进制串按格雷码排列的一个例子为:00,01,11,10。 位格雷码不止一种,下面给出其中一种格雷码的生成算法: 1. 1 位格雷码由两个 1 位二进制串组成,顺序为:0,1。 2. 位格雷码的前 个二进制串,可以由依此算法生成的 位格雷码(总共 个 位二进制串)按**顺序**排列,再在每个串前加一个前缀 0 构成。 3. 位格雷码的后 个二进制串,可以由依此算法生成的 位格雷码(总共 个 位二进制串)按**逆序**排列,再在每个串前加一个前缀 1 构成。 综上, 位格雷码,由 位格雷码的 个二进制串按顺序排列再加前缀 0,和按逆序排列再加前缀 1 构成,共 个二进制串。另外,对于 位格雷码中的 个 二进制串,我们按上(443点数解答 | 2026-01-05 12:21:49)26
- [字节豆包] 题目描述 给定m行n列的图像各像素点的灰度值,要求用如下方法对其进行模糊化处理: 1.四周最外侧的像素点灰度值不变; 2.中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均值(四舍五入)。 输入格式 第一行包含两个整数n和m,表示图像包含像素点的行数和列数。1<=n<=100,1<=m<=100。 接下来n行,每行m个整数,表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在0~255之间。 输出格式 m行,每行n个整数,为模糊处理后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。 输入样例 4 5 100 0 100 0 50 50 100 200 0 0 50 50 100 100 200 100 100 50 50 100 输出样例 100 0 100 0 50 50 80 100 60 0 50 80 100 90 200 100 100 50 50 100 说明/提示 用c++(655点数解答 | 2025-12-01 14:24:01)62
- [DeepSeek] 用octave解决 目前国内形成了多个城市群,例如环渤海城市群、长三角城市群、珠三角城市群等。在城市群中,由于 学习、就业、工作等需要,人口在不断流动。假设某城市群由城市A、城市B和城市C三座城市构成,并且三座城市总人口不变。假设在起始年份城市A人口占该城市群总人口的30%,城市B占50%,城市C占20%, 同时城市A和城市C每年分别有p%和10%的人口流向城市B,城市B每年又分别有8%和5%的人口回流到城市A和城市C。 设计题目:请分别画出城市A、城市B和城市C随着时间和迁徙率p%变化的三维图像及俯视图像,并对图像进行说明(1013点数解答 | 2025-04-24 23:35:01)185
- [字节豆包] import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型,并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo(69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14)274
- [字节豆包] 题目描述 给定一个包含 n n 个整数的数列,请统计其中有多少个整数满足大于 x x 且小于 y y,并输出所有满足要求的整数之和 例如: n n = 6 6,数列为 [ 13 , 31 , 45 , 17 , 20 , 99 ] [13,31,45,17,20,99]; x = 18 x=18, y = 50 y=50,数列中满足大于 18 18 且小于 50 50 的整数有 31 、 45 、 20 31、45、20,和为 96 ( 31 + 45 + 20 ) 96(31+45+20)。 输入格式 第一行输入三个整数 n n、 x x 和 y y,整数之间以一个空格隔开; 第二行输入 n n 个整数,整数之间以一个空格隔开。 输出格式 输出一个整数,表示数列中所有满足大于 x x 且小于 y y 的整数之和。 input1 复制 6 18 50 13 31 45 17 20 99 output1 复制 96 数据规模与约定 1 ≤ n ≤ 1000 1≤n≤1000, 1 ≤ x < y ≤ 5000 1≤x<y≤5000, 1 ≤ 1≤ 每个(281点数解答 | 2025-11-29 20:20:58)94
- [字节豆包] 题目描述 给定m行n列的图像各像素点的灰度值,要求用如下方法对其进行模糊化处理: 1.四周最外侧的像素点灰度值不变; 2.中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均值(四舍五入)。 输入格式 第一行包含两个整数n和m,表示图像包含像素点的行数和列数。1<=n<=100,1<=m<=100。 接下来n行,每行m个整数,表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在0~255之间。 输出格式 m行,每行n个整数,为模糊处理后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。 输入样例1 4 5 100 0 100 0 50 50 100 200 0 0 50 50 100 100 200 100 100 50 50 100 输出样例1 100 0 100 0 50 50 80 100 60 0 50 80 100 90 200 100 100 50 50 100 用c++语言 (670点数解答 | 2025-11-10 18:55:33)91
- [字节豆包] 给定n行m列的图像各像素点的灰度值,要求用如下方法对其进行模糊化处理: 1.四周最外侧的像素点的值不变; 2.中间各像素点新值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点值的平均数(向下取整)。 输入 第一行包含两个整数n和m,表示图像包含像素点的行数和列数。1≤n≤100,1≤m≤100。 接下来n行,每行m个整数,表示图像的每个像素点的值。相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在0∼255之间。 输出 n行,每行m个整数,为模糊处理后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。 样例输入 复制 4 5 100 0 100 0 50 50 100 200 0 0 50 50 100 100 200 100 100 50 50 100 样例输出 复制 100 0 100 0 50 50 80 100 60 0 50 80 100 90 200 100 100 50 50 100(555点数解答 | 2025-12-09 12:22:26)67
- [字节豆包] 说明 邮局对邮寄包裹有如下规定:若包裹的重量超过 30 30 千克,不予邮寄,对可以邮寄的包裹每件收手续费 0.2 0.2 元,再加上根据下表按重量 x x 计算的结果。 重量(千克) 收费标准(元/公斤) x ≤ 10 x≤10 0.80 0.80 10 < x ≤ 20 10<x≤20 0.75 0.75 20 < x ≤ 30 20<x≤30 0.70 0.70 请你编写一个程序,输入包裹重量,输出所需费用或"Fail"表示无法邮寄。 输入格式 输入一个整数 x x,表示包裹的重量(单位:千克)。( 0 < x ≤ 100 0<x≤100) 输出格式 输出对应的费用(答案保留 2 2 位小数)或"Fail"表示无法邮寄。 用python(148点数解答 | 2026-01-29 17:03:26)10
- [DeepSeek] 衡三进制是三进制的一种变形,它的基数为 3,每位数码由 −1,0,1 构成。由于 −1 书写不方便,一般用字母 z 代替。 俄罗斯的科技人员曾经将其应用到计算机系统,也被应用于光子计算机相关研究中。例如: 这种特殊进制的优点是: 1.不论正负,任何整数都有且只有一种表示方法; 2.表示负数不用负号-。 给定一个以十进制表示的整数 n,请输出 n 的平衡三进制表示,头部不要出现多余的 0。 输入 一个整数:表示 n。 对于 50% 的数据, ; 对于 100% 的数据, 。 输出 单个字符串:表示 n 的平衡三进制表示。 样例输入 复制 -71 样例输出 复制 z0101(684点数解答 | 2026-01-20 17:32:06)19
- [DeepSeek] 给定一个包含 n n 个整数的数列,请统计其中有多少个整数满足大于 x x 且小于 y y,并输出所有满足要求的整数之和 例如: n n = 6 6,数列为 [ 13 , 31 , 45 , 17 , 20 , 99 ] [13,31,45,17,20,99]; x = 18 x=18, y = 50 y=50,数列中满足大于 18 18 且小于 50 50 的整数有 31 、 45 、 20 31、45、20,和为 96 ( 31 + 45 + 20 ) 96(31+45+20)。 输入格式 第一行输入三个整数 n n、 x x 和 y y,整数之间以一个空格隔开; 第二行输入 n n 个整数,整数之间以一个空格隔开。 输出格式 输出一个整数,表示数列中所有满足大于 x x 且小于 y y 的整数之和。c++ (168点数解答 | 2025-11-14 16:47:26)76