import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %读取文件 data = np.loadtxt('D:\output_file.txt'); %对数据进行频谱分析 fft_data = np.fft.fft(data); freq = np.fft.fftfreq(len(data)); %可视化频谱分析结果 plt.figure(); plt.plot(freq, np.abs(fft_data)); plt.xlabel('Frequency (Hz)'); plt.ylabel('Magnitude'); plt.show(); 错误: 无法找到或导入 'numpy'。导入的名称必须以 '.*' 结尾或是完全限定的名称。

时间: 2024-02-11 17:08:42 浏览: 158
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Matplotlib.pyplot 三维绘图的实现示例

抱歉，我在之前的回答中没有考虑到在Jupyter Notebook或者MATLAB等软件中使用代码的情况。在这些软件中，需要在代码开头加上`%matplotlib inline`命令来指定Matplotlib库的绘图方式。同时，也需要在代码中导入Numpy和Matplotlib库。以下是修改后的示例代码： ```python %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 data = np.loadtxt('D:\output_file.txt') # 对数据进行频谱分析 fft_data = np.fft.fft(data) freq = np.fft.fftfreq(len(data)) # 可视化频谱分析结果 plt.figure() plt.plot(freq, np.abs(fft_data)) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude') plt.show() ``` 注意，这段代码需要在Jupyter Notebook或者MATLAB等软件中运行，而不能在Python解释器中运行。
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python # 导入第三方库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据处理模块 def load_data(file_path): data = np.loadtxt(file_path) return data # 统计分析模块 def calculate_statistics(data): mean = np.mean(data) std = np.std(data) return mean, std # 可视化模块 def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram') plt.show() def plot_boxplot(data): plt.boxplot(data) plt.xlabel('Data') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot') plt.show() # 主程序流程 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.txt' data = load_data(file_path) mean, std = calculate_statistics(data) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) plot_histogram(data) plot_boxplot(data)

这段代码是一个Python程序，它导入了NumPy和Matplotlib.pyplot两个第三方库。程序包括了数据处理模块、统计分析模块和可视化模块，可以对给定的数据进行均值、标准差的计算以及绘制直方图和箱线图的可视化展示。在主...

解释这段代码的意思import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Neck_Fz_sim = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sim.txt", delimiter=",",) Neck_Fz_sled = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sled140ms.txt", delimiter=",",) from objective_rating_metrics.rating import ISO18571 iso_rating = ISO18571(reference_curve=Neck_Fz_sled, comparison_curve=Neck_Fz_sim) overall_rating = iso_rating.overall_rating() print(str(overall_rating)) print('overall_rating: ', iso_rating.overall_rating()) print('corridor_rating: ', iso_rating.corridor_rating()) print('phase_rating: ', iso_rating.phase_rating()) print('magnitude_rating: ', iso_rating.magnitude_rating()) print('slope_rating: ', iso_rating.slope_rating()) x_data_sim = Neck_Fz_sim[...,0] y_data_sim = Neck_Fz_sim[...,1] x_data_sled = Neck_Fz_sled[...,0] y_data_sled = Neck_Fz_sled[...,1] plt.plot(x_data_sim,y_data_sim,linewidth=2,label = 'simulation') plt.plot(x_data_sled,y_data_sled,linewidth=2,label = 'sled') plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.05),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.05), color='g', alpha=0.2) plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.5),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.5), color='y', alpha=0.2) plt.text(0,1500,'overall_rating: \roverall_rating\ncorridor_rating:\nphase_rating:\nmagnitude_rating:\nslope_rating:',fontsize = 10) plt.title("Neck Lower Fz") plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Force(N)") plt.show()

代码首先使用NumPy中的loadtxt函数从两个文件中加载数据，并将其分别存储在Neck_Fz_sim和Neck_Fz_sled变量中。接着，使用objective_rating_metrics包中的ISO18571类来计算仿真数据和实验数据之间的差异，并计算了五...

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = np.loadtxt(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv", encoding='gbk') # 定义肘部法函数 def find_best_k(data): SSE = [] for k in range(1, 11): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) SSE.append(estimator.inertia_) X = range(1, 11) plt.xlabel('k') plt.ylabel('SSE') plt.plot(X, SSE, 'o-') plt.show() # 计算轮廓系数 def calculate_silhouette_score(data, k): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) score = silhouette_score(data, estimator.labels_) return score # 调用函数 find_best_k(data) score = calculate_silhouette_score(data, 3) print(score)代码改进

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = np.loadtxt(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv", encoding='gbk') # 定义肘部法函数 def find_best_k(data): SSE = [] for k in ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ​ def convert_data_to_timeseries(input_file, column, verbose=False): # 导入数据 data = np.loadtxt(input_file, delimiter=',') # 确定索引的开始与结束时间 start_date = str(int(data[0,0])) + '-' + str(int(data[0,1])) end_date = str(int(data[-1,0] + 1)) + '-' + str(int(data[-1,1] % 12 + 1)) #通过pandas的date_range函数获取索引 dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq='M') data_timeseries = pd.Series(data[:,column], index=dates) return data_timeseries

具体来说，它首先使用numpy库将数据文件加载为一个numpy数组，然后根据数据文件中的年月信息确定时间序列的起始和结束时间，并使用pandas库的date_range函数生成一个时间索引。最后，它将数据文件中指定的一列数据...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt(open("C:\Users\DELL\Desktop\data1_20x20.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=1,usecols=[0,1,2,3]).astype(int) img=np.zeros((20,20,4)).astype(int) for i in range(3): k=0 for j in range(20): for l in range(20): img[j][l][i] = int(data[k][i]) k=k+1 plt.imshow(img[:, :, 0:3]) plt.show 为啥输出不了图像

import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt(open("C:\Users\DELL\Desktop\data1_20x20.csv","rb"), delimiter=",", skiprows=1, usecols=[0,1,2,3]).astype(int) img = np.zeros((20,20,4)).astype(int) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt with open('01_nve_limit.lammpstrj', 'r') as f: data = f.readlines() #print(float(data[0])) for _ in range(9): #next(f) try: while True: a = next(f) print(a) except StopIteration: pass for line in f: #print(line) print(float(data[0])) data = np.loadtxt(f) print(data.reshape(-1,5)) b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) data = data[mask] data = data[np.argsort(data[:,4])] x = np.arange(-35, 600, 1) y = np.zeros_like(x) index = 0 for i in range(len(x)): while index < len(data) and data[index,4] < x[i]: index += 1 while index < len(data) and data[index,4] < x[i]+1: y[i] += data[index,5] index += 1 y[i] /= 879.4显示报错：b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) IndexError: too many indices怎么解决

import matplotlib.pyplot as plt with open('01_nve_limit.lammpstrj', 'r') as f: data = f.readlines() #print(float(data[0])) for _ in range(9): #next(f) try: while True: a = next(f) print(a) ...

from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本设置为复数，虚部全部设置为0

以下是使用C语言编写的代码： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> ...代码中还包含了读写文件的功能，将速度信号和去趋势后的速度信号分别写入了 vel_sig.txt 和 result.txt 文件中。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn import model_selection from sklearn.metrics import f1_score def show_svm(a, b, bt): plt.figure(bt) plt.title('SVM with ' + bt) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() plt.scatter(a[:, 0], a[:, 1], c=b, s=30) xlim = [a[:, 0].min(), a[:, 0].max()] ylim = [a[:, 1].min(), a[:, 1].max()] # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 50) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 50) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=200, linewidths=1, facecolors='none') if __name__ == '__main__': # data = np.loadtxt('separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('non_separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('banknote.txt', delimiter=',') data = np.loadtxt('ionosphere.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('wdbc.txt', delimiter=',') X = data[:, 0:-1] y = data[:, -1] """标签中有一类标签为1""" y = y + 1 ymin = min(y) if not (1 in set(y)): ll = max(list(set(y))) + 1 for i in range(len(y)): if y[i] == ymin: y[i] = 1 # 建立一个线性核（多项式核）的SVM clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X, y) """显示所有数据用于训练后的可视化结果""" show_svm(X, y, 'all dataset') """divide the data into two sections: training and test datasets""" X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42) """training""" clf = svm.SVC(kernel='linear')#线性内核 # clf = svm.SVC(kernel='poly')# 多项式内核 # clf = svm.SVC(kernel='sigmoid')# Sigmoid内核 clf.fit(X_train, y_train) # show_svm(X_train, y_train, 'training dataset') """predict""" pred = clf.predict(X_test) pred = np.array(pred) y_test = np.array(y_test) print(f'SVM 的预测结果 f1-score:{f1_score(y_test, pred)}') # plt.show()结果与分析

1. 导入需要使用的库，如 numpy、matplotlib、sklearn 等。 2. 定义一个名为 show_svm 的函数，用于对数据进行可视化展示。函数有三个参数：a 表示数据的特征值，b 表示数据的标签，bt 表示图像的标题。 3. 在...

import pandas as pd data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') t = data.iloc[:, 0] x = data.iloc[:, 1] # 接下来的代码和之前一样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])。解决 ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'问题

这个错误通常是由于读入的数据格式不正确导致的，你的数据文件中可能包含了一些非数字字符。建议你检查一下数据文件，确保数据文件中只包含数字和分隔符，没有其他字符。如果文件中确实有其他字符，可以使用 Pandas ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0t+0.5a1t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2n1delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+at popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2n2delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'如何改进。

这个错误是因为在读取数据文件 'DATAA (1).txt' 时，出现了不能将字符串转换为浮点数的情况。可以使用以下方法排查问题： 1. 检查数据文件 'DATAA (1).txt' 是否存在非数字字符，例如空格、制表符等。 2. 确定数据...

data = np.loadtxt('D:\Graduate-student_learn\Study-two_learn\project/1deepmodal_paper\datebase\data/train-test/test-five\抽样/4.csv', delimiter=',') images = data.reshape(-1, 11, 11) import matplotlib.pyplot as plt for i, image in enumerate(images): img = Image.fromarray(image.astype(np.uint8), mode='L') img.save('./U2R1/u2r_{}.png'.format(i))加入图像归一化代码

data = np.loadtxt('D:\Graduate-student_learn\Study-two_learn\project/1deepmodal_paper\datebase\data/train-test/test-five\抽样/4.csv', delimiter=',') # 将每行数据转化为 Numpy 数组 data_array = data....

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集，18列数据 dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\asd.csv', delimiter=",",skiprows=1) # 划分数据, 使用17列数据来预测最后一列 X = dataset[:,0:17] y = dataset[:,17] # 归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=17, activation='relu')) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(16, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型, 选择MSE作为损失函数 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型, 迭代1000次 model.fit(X_train, y_train, epochs=300, batch_size=32) score= model.evaluate(X_train, y_train) print('Test loss:', score) # 评估神经网络模型 score= model.evaluate(X_test,y_test) print('Test loss:', score) # 预测结果 dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\testdata.csv', delimiter=",",skiprows=1) X = dataset[:,0:17] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # pred_Y = model.predict(X) print("Predicted value:", pred_Y) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # y_true是真实值，y_pred是预测值 # 计算均方误差 y_true = dataset[:,-1] mse = mean_squared_error(y_true, pred_Y) # 计算决定系数 r2 = r2_score(y_true, pred_Y) # 输出均方误差和决定系数 print("均方误差： %.2f" % mse) print("决定系数： %.2f" % r2) import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(y_true, pred_Y) # 添加x轴标签 plt.xlabel('真实值') # 添加y轴标签 plt.ylabel('预测值') # 添加图标题 plt.title('真实值与预测值的散点图') # 显示图像 plt.show()请你优化一下这段代码，尤其是归一化和反归一化过程

import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集，18列数据 dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\asd.csv', delimiter=",", skiprows=1) # 划分数据, 使用17列数据来预测最后一列 X = dataset[:, 0:17] y = ...

#程序文件ex10_3.pyimport numpy as npimport statsmodels.formula.api as smfimport pylab as pltx = np.arange(17, 30, 2); a = np.loadtxt('data10_3.txt')plt.rc('text', usetex=True); plt.rc('font', size=16)plt.plot(x, a[0], '*', label='$y_1$')plt.plot(x, a[1], 'o', label='$y_2$')x = np.hstack([x, x]); d = {'y': a.flatten(), 'x': x}re = smf.ols('y~x+I(x**2)', d).fit()print(re.summary()); print('残差的方差：', re.mse_resid)plt.legend(); plt.show()修改这个代码，使它可以运行出结果

import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(17, 30, 2) a = np.loadtxt('data10_3.txt') plt.rc('text', usetex=True) plt.rc('font', size=16) plt.plot(x, a[:,0], '*', label='$y_1$') plt.plot(x, a[:,1...

给出各拟合曲线的误差MSE：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.metrics import...

import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}！'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成！') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列，将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行，4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

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深入浅出：自定义 Grunt 任务的实践指南

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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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