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fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment row_ind,col_ind=linear_sum_assignment(cost_matrix) 1. 2. 3. 在这里,linear_sum_assignment方法接受一个成本矩阵作为参数,并返回两个数组row_ind和col_ind。row_ind包含了分配的任务的索引,而col_ind包含了分配给工人的索引。 步骤3:解析返回结果 最后,你需要解...
>>>importnumpyasnp>>>cost = np.array([[4,1,3], [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =linear_sum_assignment(cost)>>>col_ind [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =lin...
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linear_sum_assignment底层代码linear_sum_assignment底层代码 线性分配问题的目标是给出一个解决方案,其中n个工人根据给定的代价分配n个工作。你可以认为这是数学中的一个经典问题,具有NP-hard特性。 以下是一个简单的线性分配问题的Python实现,基于匈牙利算法: def linear_sum_assignment(cost_matrix): if not cost_...
总之,Scipy库是Python科学计算领域中不可或缺的工具之一,它为用户提供了丰富的功能和工具,帮助他们更轻松地进行科学研究和工程计算。 2.2linear_sum_assignment算法原理 linear_sum_assignment算法是一种解决最小权匹配问题的有效方法,其基本原理是利用匈牙利算法来求解线性和分配问题。在这个问题中,有一个n×n的矩阵,...
在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，...
调用linear_sum_assignment函数: 在确保输入矩阵有效后,我们可以调用linear_sum_assignment函数并传入处理后的矩阵。 处理ValueError异常: 如果在调用linear_sum_assignment时仍然遇到ValueError,我们可以捕获这个异常,并给出明确的错误信息以及解决方案建议。 下面是一个包含上述步骤的代码示例: python import numpy as np...
不同之处在于返回格式:linear_assignment()返回一个 numpy 数组和linear_sum_assignment()返回 一个 numpy 数组的元组。通过转换linear_sum_assignment()输出为array并转置它,可以获得相同的输出。 import time import cv2ascv import glob import argparse
Scipy是一个开源的Python库,用于进行科学计算和数据分析。它包含了许多高效且易于使用的数学和工程算法。其中,linear_sum_assignment函数是Scipy.optimize子模块的一部分,专门用于解决线性分配问题。 这个函数接受一个二维数组作为输入,表示每一对元素之间的成本或权重。然后,它返回两个一维数组,分别表示每个集合中元素的最...