UML状态图详解

article/2025/10/2 0:08:23

先放目录,一共四部分:

  • 什么是UML状态图?

  • UML状态图的组成

  • UML状态图实例

  • UML状态图怎么画?

一、什么是UML状态图?

状态图(UML 1.x规范中的称呼),是一种展示状态机的图,在UML 2.x中则称为状态机图。

所谓状态机,它是一种行为,用于描述一个对象在其生命周期中的各种状态及状态的转换。

二、UML状态图的组成

UML状态图主要由五种元素组成,分别是状态、转换、事件、动作和活动。

  • 状态:表示对象的生命周期中的一种条件/情况,有初态和终态之分

  • 转换:表示两种状态间的一种关系

  • 事件:表示在某一时间与空间下所发生的有意义的事情

  • 动作:表示一个可执行的原子操作,是UML能够表达的最小计算单元

  • 活动:表示状态机中的非原子执行,一般由一系列动作组成

三、UML状态图实例

四、UML状态图怎么画?

  • 绘图工具:亿图图示

  • 绘图步骤:

1)打开亿图图示,依次选择“新建>软件和数据库>软件>UML图>+”,新建画布的同时,软件会直接调出UML相关的符号库;

或者直接新建一张空白画布,然后在左侧符号库栏搜索关键词“状态图”调出相应图形符号;

2)从左侧符号库拖拽合适的符号到画布上,根据各种状态顺序及状态的转换

3)备注状态、转换、动作等信息。

简单三步,大功告成。大家可以自己体验下


http://chatgpt.dhexx.cn/article/i5DcAJFp.shtml

相关文章

UML 状态图

在系统分析员对某对象建模时,最自然的方法并不是着眼于从活动到活动的控制流,而是着眼于从状态到状态的控制流。 状态机 定义: 状态机是展示状态与状态转换的图。在计算机科学中,状态机的使用非常普遍:在编译技术中通…

时序图、流程图、状态图、协作图之间的区别

时序图 时序图用于描述对象之间的传递消息的时间顺序, 即用例中的行为顺序. 当执行一个用例时, 时序图中的每条消息对应了一个类操作或者引起转换的触发事件. 在 UML 中, 时序图表示为一个二维的关系图, 其中, 纵轴是时间轴, 时间延竖线向下延伸. 横轴代表在协作中各个独立的…

UML之状态图

一、状态图概要 状态图是一种行为图。描述一个特定对象的所有可能的状态以及引起状态转换的事件。 在面向对象的软件系统中,一个对象无论多么简单或者多么复杂,都必然会经历一个从开始创建到最终消亡的完整过程,这个过程通常被称为对象的生命…

一张图阐述UML状态图的画法【软件工程】

文章目录 I.介绍状态图II.一图搞定状态图画法 I.介绍状态图 状态图展示了一个特定对象的所有可能状态以及由于各种事件的发生而引起的状态间的转移。 它有两大特征: 1️⃣所有的变化都是针对某一个特定的对象,这个对象会触发各种的状态。 2️⃣触发的…

UML状态图 几种状态图

目录 1、状态图模型要素 2、 几种类型 2.1初态(start state) 2.2终态 (end state) 2.3 中间状态 2.4组合状态 2.5历史状态(History state) 3、状态图建模步骤 4、几种状态图举例 1、状态图模型要素…

UML--状态图

一、 概述 状态图(State Diagram)用来描述一个特定对象在其生命周期中的各种状态以及状态之间的转换。这些对象可以是类、接口等等 二、作用 -状态图清晰地描述了状态之间的转换顺序,通过状态的转换顺序可以清晰看出事件的执行顺序。如果没有状态图就不可避免的要使…

DBSCAN聚类算法(商场数据分析)

DBSCAN聚类算法(商场数据分析) 引入库邻域半径,最少点数目参数数据最佳参数分析选择最佳参数,查看结果 引入库 from sklearn.cluster import DBSCAN邻域半径,最少点数目参数 from itertools import producteps_value…

机器学习-DBSCAN聚类算法

文章目录 DBSCAN算法原理DBSCAN算法流程DBSCAN的参数选择DBSCAN优缺点总结 K-Means算法和Mean Shift算法都是基于距离的聚类算法,基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇,当数据集中的聚类结果是非球状结构时,基于距离的聚类算法的聚类效果并…

DBSCAN聚类算法实例

1.实验目标 算法:DBScan,基于密度的聚类算法 输入: D:一个包含n个数据的数据集 r:半径参数 minPts:领域密度阈值 输出:基于密度的聚类集合 2.实验步骤 标记D中所…

DBSCAN聚类算法原理和伪代码

1.DBSCAN算法 K-means聚类算法基于距离的聚类算法,其中的局限性在于,在凸集中进行聚类,但是在非凸集聚类效果不佳。如图: 对于下图,进行聚类,传统的聚类算法效果不佳,使用DBSCAN则效果更佳。 D…

Python学习2——DBSCAN聚类算法

一、原理 参考博文: DBSCAN聚类算法Python实现_徐奕的专栏-CSDN博客_dbscan pythonhttps://blog.csdn.net/xyisv/article/details/88918448DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样…

DBSCAN聚类算法——MATLAB实现

声明:本文修改自《数学建模清风》老师的代码 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够…

DBSCAN聚类算法实用案例

目录 1、DBSCAN算法介绍4、DBSCAN 的参数选择5、Scikit-learn中的DBSCAN的使用核心参数:属性:1、DBSCAN算法介绍 下图中,左边的图形可以使用K-Means算法进行聚类,右边两个有交叉部分【噪音】,故需要使用密度聚类(DBSCAN)算法 K-Means和层次聚类算法,是基于对象之间的距…

DBSCAN 聚类算法详解

参考: https://www.cnblogs.com/zhengxingpeng/p/6670486.htmlhttps://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.htmlhttps://www.jianshu.com/p/e8dd62bec026 1. DBSCAN简介: DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with …

数据挖掘(七) DBSCAN聚类算法

数据挖掘(七) DBSCAN聚类算法 DBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。其英文全称是 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,意即:一种基于密度,对噪声鲁棒的空间聚类算法。直观效果上看&…

DBSCAN聚类算法的实现

DBSCAN聚类算法的实现 1. 作者介绍2.关于理论方面的知识介绍2.1 DBSCAN算法介绍2.2 鸢尾花数据集介绍 3.实验过程3.1 实验代码3.2 实现过程3.3 实验结果 4.参考文献 1. 作者介绍 刘鹏程,男,西安工程大学电子信息学院,…

毫米波雷达点云 DBSCAN聚类算法

毫米雷达点云 DBSCAN聚类算法 聚类的目的聚类算法分类原型聚类层次聚类密度聚类 DBSCAN聚类算法原理相关定义算法流程以及伪代码DBSCAN算法优缺点DBSCAN参数选择聚类衡量指标 DBSCAN算法仿真DBSCAN代码DBSCAN算法对毫米波雷达点云数据进行聚类 聚类的目的 聚类的目的是将一组数…

使用Python实现DBSCAN聚类算法及可视化

目录 实战过程 数据准备 DBSCAN模型 聚类结果评估 可视化展示 运行结果 总结 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,可以发现任意形状的簇,并且能够在噪声数据的…

聚类及DBSCAN 聚类算法

聚类及DBSCAN 聚类算法 一、聚类 1.概念 聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。 2.聚类与分类的区别 聚类时,我们并不…

python DBSCAN聚类算法

文章目录 DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势 代码分析Matplotlib Pyplotmake_blobsStandardScaleraxes类使用plt.cm.Spectral颜色分配python numpy 中linspace函数enumerate()函数plt.scatter()绘制散点图整体代码 DBSCAN聚…