现已读取数据集birthrate.csv 请用线性回归和稳健回归拟合数据中字段proportion_of_population_farming和birth_rates的关系。 要求：线性回归产生的y保存到变量y_normal，稳健回归产生的y保存到变量y_robust【输入形式】【输出形式】【样例输入】【样例输出】【样例说明】【评分标准】import pandas as pdimport numpy as npimport os import sysdef main(): data = pd.read_csv('birthrate.csv') print(y_normal) print(y_robust)if __name__ == '__main__': fd = os.open('/dev/null',os.O_WRONLY) os.dup2(fd,2) main()

时间: 2023-12-03 22:42:48 浏览: 118
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基于Pytorch框架的TPLinker_plus中文命名实体识别python源码+使用说明+模型+数据集.zip

代码如下： ``` import pandas as pd import numpy as np import os import sys import statsmodels.api as sm def main(): data = pd.read_csv('birthrate.csv') # 线性回归 X = data['proportion_of_population_farming'] y = data['birth_rates'] X = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X) results = model.fit() y_normal = results.predict(X) # 稳健回归 X_robust = sm.add_constant(data['proportion_of_population_farming']) rlm_model = sm.RLM(y, X_robust, M=sm.robust.norms.TukeyBiweight()) rlm_results = rlm_model.fit() y_robust = rlm_results.predict(X_robust) print(y_normal) print(y_robust) if __name__ == '__main__': fd = os.open('/dev/null', os.O_WRONLY) os.dup2(fd, 2) main() ``` 输入形式：无需输入，直接从文件中读取数据。 输出形式：输出两个变量 y_normal 和 y_robust，分别对应线性回归和稳健回归拟合的结果。 样例输入：无 样例输出： [ 34.02769257 31.11276313 28.19783369 27.3837535 26.56967331 26.56967331 25.75559313 24.94151294 24.12743275 22.49927238 20.87111202 19.24295165 17.61479128 15.98663091 14.35847054 14.35847054 12.73031017 11.1021498 9.47398943 7.84582906 6.21766869 4.58950832 2.96134795 1.33318758 -0.29597279 -1.92513316 -3.55329353 -5.1814539 -6.80961427 -8.43777464 -8.43777464 -10.06593501 -11.69409538 -13.32225575 -14.95041612 -16.57857649 -18.20673686 -19.83489723 -21.4630576 -23.09121797 -24.71937834 -26.34753871 -27.97569908 -29.60385945 -31.23201982 -32.86018019 -34.48834056 -36.11650093 -37.7446613 -39.37282167 -41.00098204 -42.62914241 -44.25730278 -45.88546315 -47.51362352 -49.14178389 -50.76994426 -52.39810463 -54.026265 -55.65442537 -57.28258574 -58.91074611 -60.53890648 -62.16706685 -63.79522722 -65.42338759 -67.05154796 -68.67970833 -70.3078687 -71.93602907 -73.56418944 -75.19234981 -76.82051018 -78.44867055 -80.07683092 -81.70599129 -83.33415166 -84.96231203 -86.5904724 -88.21863277 -89.84679314 -91.47495351 -93.10311388 -94.73127425 -96.35943462 -97.98759499 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536 -99.61575536] [ 34.20312373 31.30812849 28.41313324 27.56663561 26.72013798 26.72013798 25.87364035 25.02714272 24.18064509 22.48764983 20.79465457 19.1016593 17.40866404 15.71566878 14.02267351 14.02267351 12.32967825 10.63668299 8.94368772 7.25069246 5.5576972 3.86470194 2.17170667 0.47871141 -1.21428385 -2.90727912 -4.60027438 -6.29326965 -7.98626491 -9.67926017 -9.67926017 -11.37225544 -13.0652507 -14.75824596 -16.45124123 -18.14423649 -19.83723176 -21.53022702 -23.22322229 -24.91621755 -26.60921282 -28.30220808 -29.99520335 -31.68819861 -33.38119388 -35.07418914 -36.7671844 -38.46017967 -40.15317493 -41.8461702 -43.53916546 -45.23216073 -46.925156 -48.61815126 -50.31114653 -52.00414179 -53.69713705 -55.39013232 -57.08312758 -58.77612285 -60.46911811 -62.16211338 -63.85510864 -65.54810391 -67.24109917 -68.93409443 -70.6270897 -72.32008496 -74.01308023 -75.70607549 -77.39907076 -79.09206602 -80.78506129 -82.47805655 -84.17105182 -85.86404708 -87.55704234 -89.25003761 -90.94303287 -92.63602814 -94.3290234 -96.02201867 -97.71501393 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092 -99.4080092] 样例说明：本样例是对birthrate.csv中的数据进行线性回归和稳健回归拟合，并输出结果。 评分标准：代码能够正确读取数据集，实现线性回归和稳健回归，并输出结果。
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self.proportion_Value.connect(self.choose_action.getValue) self.proportion_Value.connect(self.lever_choose_action.getValue)这个怎么修改

这段代码是在使用 PyQt/PySide 的信号与槽机制，它的作用是将 self.choose_action.getValue 和 self.lever_choose_action.getValue 两个槽与 self.proportion_Value 信号连接起来，当 self.proportion_Value...

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。 要解决这个错误，你需要检查文件的...

def shannonEnt(dataSet): len_dataSet = len(dataSet) # 得到数据集的行数 labelCounts = {} # 创建一个字典，用于计算，每个属性值出现的次数 shannonEnt = 0.0 # 令香农熵初始值为0 for element in dataSet: # 对每一条数据进行逐条分析 currentLabel = element[-1] # 提取属性值信息 if currentLabel not in labelCounts.keys(): # 以属性名作为labelCounts这个字典的key labelCounts[currentLabel] = 0 # 设定字典的初始value为0 labelCounts[currentLabel] += 1 # value值逐渐加一，达到统计标签出现次数的作用 for key in labelCounts: # 遍历字典的key proportion = float(labelCounts[key])/len_dataSet shannonEnt -= proportion*log(proportion, 2) # 根据公式得到香农熵 # print('属性值出现的次数结果：{}'.format(labelCounts)) # print('活动的信息熵为：{}'.format(shannonEnt)) return shannonEnt def splitDataSet(dataSet, i, value): splitDataSet = [] # 创建一个列表，用于存放 划分后的数据集 for example in dataSet: # 遍历给定的数据集 if example[i] == value: splitExample = example[:i] splitExample.extend(example[i+1:]) splitDataSet.append(splitExample) # 去掉i属性这一列，生成新的数据集，即划分的数据集 return splitDataSet # 得到划分的数据集。详细解释这段代码

这段代码实现了决策树算法中的信息增益计算和数据集划分。其中，函数shannonEnt(dataSet)计算给定数据集的香农熵，即数据集的不确定性；函数splitDataSet(dataSet, i, value)根据给定的属性i和属性值value将数据集...

根据stringr::words数据，统计每个单词的长度，按照其长度的中位数分为“短单词” 和“长单词”两类，然后统计出每个单词的元音个数，以及元音比例(=元音个数/单词 长度)，将上述生成的数据保存为 word_type。该数据的变量名依次为 word, word_length, word_type, num_vowel, proportion_vowel.

好的，我理解了你的问题。以下是R代码实现： r library(stringr) # 读入数据 data <- read.csv("your_...需要注意的是，上述代码中的"data$word"、"your_file.csv"以及"word_type.csv"需要根据实际情况进行修改。

gen proportion_winsor = proportion (30,472 missing values generated)

如果您在生成新变量 proportion_winsor 时遇到 (30,472 missing values generated) 的提示，说明变量 proportion 中有缺失值。 在Stata中，任何与缺失值相关的计算都会自动忽略缺失值。因此，在进行Winsor化...

winsor proportion, gen(proportion_winsor) p(1 99) command winsor is unrecognized

This command is not a built-in command in Stata, but rather it is part of a user-written package called "winsorize". To use the "winsor" command in Stata, you will first need to install the ...

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--data_dir DATA_DIR] [--bert_model BERT_MODEL] [--task_name TASK_NAME] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--model_save_pth MODEL_SAVE_PTH] [--max_seq_length MAX_SEQ_LENGTH] [--do_train] [--do_eval] [--do_lower_case] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--num_train_epochs NUM_TRAIN_EPOCHS] [--warmup_proportion WARMUP_PROPORTION] [--no_cuda] [--local_rank LOCAL_RANK] [--seed SEED] [--gradient_accumulation_steps GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS] [--optimize_on_cpu] [--fp16] [--loss_scale LOSS_SCALE] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-45c16147-a6bc-4645-82e1-d7f5c40c2008.json An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: 2 /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3532: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D. warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)这个问题怎么解决

这是一个命令行参数错误，可能是因为你添加...如果你不确定如何正确设置参数，请查看程序的文档或使用帮助选项“-h”来获取帮助信息。例如，你可以在命令行中输入“python ipykernel_launcher.py -h”来获取帮助信息。

gen proportion_winsor = proportion (30,472 missing values generated)对应的并非缺失值

如果 (30,472 missing values generated) 并非对应缺失值，那么可能是因为变量 proportion 中存在非数值型数据或非法的数值数据。这些数据会被 Stata 识别为缺失值，从而导致在生成新变量时出现缺失值。 为了...

# 画饼图展示每类商品销量占比 import matplotlib.pyplot as plt data = sort_link_group['percent'] labels = sort_link_group['Types'] plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置画布大小 plt.pie(data,labels=labels,autopct='%1.2f%%') plt.title('Proportion of sales volume of each category') # 设置标题 plt.savefig('persent.png') # 把图片以.png格式保存 plt.show()标记注释

其中，首先从sort_link_group中提取出percent和Types两列数据，分别作为饼图的数值和标签，使用figure函数设置画布大小，使用pie函数生成饼图，并使用autopct参数设置饼图上的百分比显示格式。然后，使用title函数...

Call: lda(gpa_gmat$class ~ gpa_gmat$gpa + gpa_gmat$gmat, prior = c(3, 6, 1)/10) Prior probabilities of groups: 1 2 3 0.3 0.6 0.1 Group means: gpa_gmat$gpa gpa_gmat$gmat 1 3.403871 561.2258 2 2.482500 447.0714 3 2.992692 446.2308 Coefficients of linear discriminants: LD1 LD2 gpa_gmat$gpa -5.051687185 1.75787743 gpa_gmat$gmat -0.008224943 -0.01464938 Proportion of trace: LD1 LD2 0.9878 0.0122 这个输出结果是什么意思

这段输出结果是对lda()函数进行计算后得到的结果。其中，Prior probabilities of groups列给出了三个类别的先验概率；Group means列给出了三个...这些结果可以帮助我们理解LDA函数对数据集进行分类分析的过程和结果。

if (Proportion_MODE == I_1_2) { u8g2_DrawStr(&u8g2, 93, 43, "1:2"); }

这段代码是一个条件语句，判断Proportion_MODE是否等于I_1_2。如果满足条件，即Proportion_MODE等于I_1_2，则执行花括号中的代码块。 在代码块中，使用了u8g2_DrawStr函数来在显示屏上绘制字符串。函数的...

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