Bình luận

• 
  

  -2

  

  khuukhanhbinhat2   đã bình luận 13 ngày trước

  code: a+a+a+a+a+a+a++a+a+a+a+a+a+a+a+a+a+a+a+a+a+ print)(

• 
  

  2

  

  anhkiet1306   đã bình luận 9 ngày trước

  code kiểu gì vậy?

• 
  

  -5

  

  nguyencamtu31012015   đã bình luận 2 tháng trước

  ai có code python3 hoặc scratch ko,cho mình với

  Bình luận này đã bị ẩn vì có quá nhiều phản ứng tiêu cực. Nhấn để xem.

• 
  

  -5

  

  nguyencamtu31012015   đã bình luận 2 tháng trước

  ai có code python3 hoặc scratch ko,cho mình với

  Bình luận này đã bị ẩn vì có quá nhiều phản ứng tiêu cực. Nhấn để xem.

• 
  

  -10

  

  truongphat   đã bình luận lúc 18, Tháng 8, 2024, 15:06

  import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt

  Read the image (replace 'Ganesh.jpg' with your image file)

  img = cv2.imread('yourimage.jpg') imagergb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

  Extract coordinates of residential areas (you'll need to define this)

  residential_areas = [(x1, y1), (x2, y2), ...]

  Define the number of supermarkets (k)

  k = 3

  Calculate distances from each residential area to all potential supermarket locations

  distances = [] for area in residentialareas: disttosupermarkets = [] for supermarket in potentialsupermarketlocations: dist = np.sqrt((area[0] - supermarket[0]) ** 2 + (area[1] - supermarket[1]) ** 2) disttosupermarkets.append(dist) distances.append(distto_supermarkets)

  Assign each residential area to the nearest supermarket

  assignments = np.argmin(distances, axis=1)

  Visualize the result (you can use matplotlib or other libraries)

  ...

  Remember to adapt this code to your specific problem!

  Bình luận này đã bị ẩn vì có quá nhiều phản ứng tiêu cực. Nhấn để xem.

• 
  

  -19

  

  duybaothcq   đã bình luận lúc 5, Tháng 5, 2024, 9:09

  không có ai làm à?

  Bình luận này đã bị ẩn vì có quá nhiều phản ứng tiêu cực. Nhấn để xem.