import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import get_window 生成信号 fs = 10000 t = np.arange(0, 1, 1/fs) x = np.sin(2np.pi1000*t) 窗函数 win_dict = {'rect': 'boxcar', 'hanning': 'hann', 'hamming': 'hamming', 'blackman': 'blackman', 'kaiser': 'kaiser'} win_len = 256 beta = 5 频谱分析 for win_name, win_func in win_dict.items(): win = get_window(win_func, win_len) xw = x[:win_len] * win Xw = np.fft.fft(xw, win_len) freq = np.fft.fftfreq(win_len, 1/fs) Xw_db = 20*np.log10(abs(Xw)) Xw_db -= Xw_db.max() plt.plot(freq, Xw_db, label=win_name) 图像显示 plt.xlim(0, 5000) plt.ylim(-60, 0) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude (dB)') plt.legend() plt.show() 将上面这串代码，转换成MATLAB的代码，要求最终结果不变

时间: 2024-01-27 12:03:59 浏览: 38
fs = 10000; t = 0 : 1/fs : 1-1/fs; x = sin(2*pi*1000*t); win_dict = containers.Map({'rect', 'hanning', 'hamming', 'blackman', 'kaiser'}, {'boxcar', 'hann', 'hamming', 'blackman', 'kaiser'}); win_len = 256; beta = 5; for win_name = keys(win_dict) win_func = win_dict(win_name); win = get_window(win_func, win_len); xw = x(1:win_len) .* win'; Xw = fft(xw, win_len); freq = fftshift((-win_len/2:win_len/2-1)*(fs/win_len)); Xw_db = 20*log10(abs(Xw)); Xw_db = Xw_db - max(Xw_db); plot(freq, Xw_db, 'DisplayName', win_name); hold on; end xlim([0, 5000]); ylim([-60, 0]); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); legend('Location', 'southwest'); grid on; hold off;

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import matplotlib.pyplot as plt def generate_sinusoid(N, A, f0, fs, phi): T = 1/fs n = np.arange(N) x = A * np.cos(2*f0*np.pi*n*T + phi) return x 【离散傅里叶变换（DFT）】 DFT 是信号处理中...
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import scipy.signal as signal import math # 码元数 size = 10 sampling_t = 0.01 t = np.arange(0, size, sampling_t) # 随机生成信号序列 a = np.random....
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import matplotlib.pyplot as plt # 数据 men_means, men_std = (20, 35, 30, 35, 27), (2, 3, 4, 1, 2) women_means, women_std = (25, 32, 34, 20, 25), (3, 5, 2, 3, 3) ind = np.arange(len(men_means)) # ...

import wfdb import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal # 读取心电数据 record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00003_lr') # 获取心电信号 ecg_signal = record.p_signal[:, 0] # 获取采样频率 fs = record.fs # 获取时间轴 t = np.arange(ecg_signal.size) / fs # 去除基线漂移 ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal) # 定义滤波器 b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low') # 进行滤波 ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)请问用的是什么滤波方法

这段代码使用的是双向无延迟滤波器（即 filtfilt 函数），对信号进行了低通滤波，截止频率为 0.2 * fs，滤波器阶数为 4。由于 filtfilt 函数是双向滤波，因此可以消除滤波器引入的相位延迟，保持信号的相位不变...

优化这段代码import scipy.io.wavfile as wavfile import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取WAV文件 sample_rate, data = wavfile.read('test.wav') # 将音频数据转换为一维数组或二维数组 if data.ndim == 1: # 单声道音频数据转换为一维数组 audio_data = data else: # 双声道音频数据转换为二维数组 audio_data = data.sum(axis=1) / 2 # 显示音频波形图 plt.plot(audio_data) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt try: import scipy.io.wavfile as wavfile except ImportError: print('scipy module not found') def read_wav_file(file_path): try: # 读取 WAV 文件，指定编码为 'utf-8'...

import wfdbimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import signal# 读取心电数据record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00003_lr')# 获取心电信号ecg_signal = record.p_signal[:, 0]# 获取采样频率fs = record.fs# 获取时间轴t = np.arange(ecg_signal.size) / fs# 去除基线漂移ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal)# 定义滤波器b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low')# 进行滤波ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)# 绘制原始信号，滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号plt.figure(figsize=(12, 6))plt.subplot(3, 1, 1)plt.plot(t, ecg_signal, 'b')plt.title('Original Signal')plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude (mV)')plt.subplot(3, 1, 2)plt.plot(t, ecg_filt, 'r')plt.title('Filtered Signal')plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude (mV)')plt.subplot(3, 1, 3)plt.plot(t, ecg_detrend, 'g')plt.title('Detrended Signal')plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude (mV)')plt.tight_layout()plt.show()请在这段代码的基础上加上绘制去除基线漂移并滤波后的图像

t = np.arange(ecg_signal.size) / fs # 去除基线漂移 ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal) # 定义滤波器 b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low') # 进行滤波 ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)...

import librosa as librosa import pycharts import numpy as np from scipy.fft import rfft, irfft from scipy.io import wavfile import matplotlib.pyplot as plt # 读取音频文件 fs, audio = wavfile.read("C:/Users/H-XUE49/Desktop/语音信号/实验一/雷声.wav") # 将音频转换为单声道信号 audio = np.mean(audio, axis=1) # 计算时间轴 time = np.arange(len(audio)) / fs # 绘制时间波形图 pycharts.plot(time, audio, xlabel="Time (s)", ylabel="Amplitude", title="Time domain waveform of audio signal") # 计算音频信号的自相关函数 autocorr = np.correlate(audio, audio, mode="full") # 取自相关函数的一半作为倒谱 r = autocorr[len(autocorr)//2:] # 计算倒谱 cepstrum = irfft(np.log(np.abs(r))) # 绘制倒谱图 pycharts.plot(np.arange(len(cepstrum)) / fs, cepstrum, xlabel="Time (s)", ylabel="Cepstrum", title="Cepstrum of audio signal")为什么显示ValueError: File format b'ID3\x03' not understood. Only 'RIFF' and 'RIFX' supported.请修改错误

import matplotlib.pyplot as plt # 读取音频文件 audio, fs = librosa.load("C:/Users/H-XUE49/Desktop/语音信号/实验一/雷声.mp3", sr=None, mono=True) # 计算时间轴 time = np.arange(len(audio)) / fs # ...

import socket import numpy as np import scipy.signal as signal from scipy.fftpack import fft,ifft from scipy.stats import pearsonr import matplotlib.pyplot as pltdef is_valid(corr_arr): for i in range(0, 25): if corr_arr[i] < 0.8: return False return True if __name__ == '__main__':udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 2.绑定本地的相关信息，如果一个网络程序不绑定，则系统会随机分配 dest_addr = ('192.168.4.2', 4444) # ip地址 和端口号，ip一般不用写，表示本机的任何一个ip udp_socket.bind(dest_addr) # 必须绑定自己的IP N = 32768 # 采样点数 fs = 48000 # 采样频率 n = np.arange(N) # 用于产生离散时间序列 f = n * fs / N # 生成频率序列，为后续作图做准备#将标准的chirp数据取出来作为标准 file_object = open('chirp2218.txt') try: chirp_data_str = file_object.read() chirp_data_spl = chirp_data_str.split(',') n = len(chirp_data_spl) chirp_data = np.zeros(4800, dtype=np.int16) for i in range(0, 4800): chirp_data[i] = int(chirp_data_spl[i]) finally: file_object.close() while True: recv_data = udp_socket.recvfrom(19200) n = len(recv_data[0])voice_data = recv_data[0]voice_data_del = np.zeros(9600, dtype=np.int16)

这段代码主要是一个Python程序，首先导入了一些Python的库，包括socket、numpy、scipy.signal、scipy.fftpack、scipy.stats和matplotlib.pyplot。这些库提供了一些常用的函数和工具，例如用于网络通信的socket库、...

请帮我看看这个代码，在python 3.7版本中显示operands could not be broadcast together with shapes (11,) (1000,) 请帮我改成可以运行的格式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.constants import c, pi # Input parameters wavelength = 380e-9 # m grating_constant = 1600e3 # m angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000) # degrees # Convert angle to radians theta = np.deg2rad(angle_range) # Calculate grating period and wavenumber grating_period = 1 / grating_constant k = 2 * pi / wavelength # Calculate diffraction orders m = np.arange(-5, 6) # diffraction orders order_wavenumbers = m * k order_angles = np.rad2deg(np.arcsin(order_wavenumbers / grating_constant)) # Calculate diffraction efficiency diff_efficiency = np.sin(m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 / (m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 # Plot diffraction efficiency vs angle plt.plot(angle_range, diff_efficiency) plt.xlabel('Angle (degrees)') plt.ylabel('Diffraction efficiency') plt.title('Diffraction pattern for a grating with a constant of {} mm^-1'.format(grating_constant/1000)) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt from scipy.constants import c, pi # Input parameters wavelength = 380e-9 # m grating_constant = 1600e3 # m angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000) # degrees # ...

在下面代码中加入接收端的收到的复信号的时域图，再加一个隔直流的代码，用python import time import adi import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal # Create radio sdr = adi.Pluto() # Configure properties sdr.rx_rf_bandwidth = 4000000 sdr.rx_lo = 1900000000 sdr.tx_lo = 2000000000 sdr.tx_cyclic_buffer = True sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -30 sdr.gain_control_mode_chan0 = "slow_attack" # Read properties print("RX LO %s" % (sdr.rx_lo)) print(sdr.sample_rate) # Create a sinewave waveform fs = int(sdr.sample_rate) N = 1024 fc = int(3000000 / (fs / N)) * (fs / N) ts = 1 / float(fs) t = np.arange(0, N * ts, ts) i = np.cos(2 * np.pi * t * fc) * 2 ** 14 q = np.sin(2 * np.pi * t * fc) * 2 ** 14 i=i+2**15 q=q+2**15 iq = i + 1j * q # Send data sdr.tx(iq) # Collect data for r in range(20): x = sdr.rx() print(x) y=abs(x) print(y) print('------------------------') plt.figure(0) plt.plot(y) f, Pxx_den = signal.periodogram(x, fs) #plt.clf() # plt.figure(1) plt.semilogy(f, Pxx_den) plt.ylim([1e-7, 1e4]) plt.xlabel("frequency [Hz]") plt.ylabel("PSD [V**2/Hz]") plt.draw() plt.pause(0.05) time.sleep(0.1) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal # Create radio sdr = adi.Pluto() # Configure properties sdr.rx_rf_bandwidth = 4000000 sdr.rx_lo = 1900000000 sdr.tx_lo = ...

import pandas as pd import os from scipy import integrate, signal import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示正负号 #y = pd.read_excel(r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第一批数据拆分\第一批1号1振\A1-1-600.xlsx', usecols=[1],index_col=False, header=None ,skiprows=[0]) folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分\第二批1号1振' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path) N = len(y) fs = 1280 dt = 1/fs t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] # 时间轴 y1 = y.swapaxes(0, 1) # 矩阵转置 data = y1.fillna(-1).values #获取数据，将缺失值标记设置为-1，并转换为NumPy数组对象 t = data.flatten() # 展平数组 a = np.array(t) # 梯形法 cumtrapz累计计算积分，cumtrapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)。y: 需要被积分的数值序列；x: y中元素的间距，积分变量，若为空，则y元素的间距默认为dx； # 续：dx: 如果x为空，y中元素的间距由dx给出；axis: 确定积分轴；initial: 如果提供，则用该值作为返回值的第一个数值。 y_int = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0)*1000 # m到mm转换要乘1000 result = signal.detrend(y_int) # 去趋势 plt.figure(figsize=(16, 6)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, y, label="原始加速度信号") plt.ylabel("m/s^2") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, y_int, label="积分后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right") plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(t_axis, result, label="去趋势后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right")

这段代码的作用是读取指定文件夹下的 Excel ...最后，它使用 matplotlib.pyplot 绘制了三个子图，分别是原始加速度信号、积分后的速度信号和去趋势后的速度信号。 如果你有具体的问题或需要进一步的帮助，请告诉我。

import wfdb import pywt import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy import signal # 加载数据 record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00001_lr') signal = record.p_signal[:, 0] # 取第一列信号 fs = record.fs # 采样率 # 小波滤波 w = 'db4' # 选用Daubechies4小波 level = 6 # 小波分解层数 coeffs = pywt.wavedec(signal, w, level=level) for i in range(1, level+1): coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], np.std(coeffs[i])/2)# 阈值为标准差的一半 filtered_signal = pywt.waverec(coeffs, w) # 去除基线漂移 baseline = signal - filtered_signal filtered_signal += np.mean(baseline) # 去除工频干扰 notch_freq_Hz = np.array([50.0]) # 工频干扰频率为50Hz for freq_Hz in np.nditer(notch_freq_Hz): bp_stop_Hz = freq_Hz + 3.0 * np.array([-1, 1]) b, a = signal.butter(3, bp_stop_Hz / (fs / 2.0), 'bandstop') filtered_signal = signal.lfilter(b, a, filtered_signal) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(signal, label='Original') plt.plot(filtered_signal, label='Filtered') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Sample')代码如上，出现错误

在您的代码中，您将signal模块导入为from scipy import signal，但在代码中您使用了signal.butter和signal.lfilter，这将导致名称冲突并引发错误。 为了解决这个问题，您可以尝试以下两个解决方案之一： 1...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq X=paiming.loc[:,'反链数'] Y=paiming.loc[:,'Alexa周排名'] def func(params,x): a,b,c=params return a*x*x+b*x+c def error_func(params,x,y): return func(params,x)-y P0=[1,9.0] def main(): plt.figure(figsize=(8,6)) P0=[1,9.0,1] Para=leastsq(error_func,P0,args=(X,Y)) a,b,c=Para[0] print("a=",a, "b=",b, "c=",c) plt.scatter(X,Y,color="green",label="样本数据",linewidth=2) x=np.linspace(1,2500,10) y=a*x*x+b*x+c plt.plot(x,y,color="red",label="拟合曲线",linewidth=2) plt.xlabel('反链数') plt.ylabel('Alexa周排名') plt.title("Alexa周排名与反链数回归方程") plt.grid() plt.legend() plt.show() main()怎么修改横坐标数值范围

import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq X = paiming.loc[:,'反链数'] Y = paiming.loc[:,'Alexa周排名'] def func(params, x): a, b, c = params return a*x*x + b*x + c def ...

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

import matplotlib.pyplot as plt from typing import Tuple def periodogram(x: np.ndarray, fs: int) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]: freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) return freqs, Pxx def ...

# 聚类数据 import numpy as np pos = np.arange(0, 6, 5) # 两个中心点在x=0，x=5 size = 50 # 生成两个簇 x = np.array([ np.random.normal(i+np.random.random(), 1, size) for i in pos ]).flatten() y = np.array([ np.random.normal(i+np.random.random(), 1, size) for i in pos ]).flatten() print(x.shape, y.shape)编写Python程序，实现以下要求： 画出上面数据的散点图 采用scipy.cluster.vq.kmeans()聚类，并在散点图中画出聚类中心点

import matplotlib.pyplot as plt pos = np.arange(0, 6, 5) # 两个中心点在x=0，x=5 size = 50 # 生成两个簇 x = np.array([np.random.normal(i+np.random.random(), 1, size) for i in pos]).flatten() y = np....

请帮我修改下面代码中的错误# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun May 28 18:08:36 2023 @author: lll """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq from scipy.stats import norm # 定义BS模型计算期权价格的函数 def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'): d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T) if option == 'call': price = S*norm.cdf(d1) - K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2) else: price = K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(-d2) - S*norm.cdf(-d1) return price # 定义计算隐含波动率的函数 def implied_vol(S, K, r, T, price, option='call'): def f(sigma): return bs_price(S, K, r, T, sigma, option) - price return brentq(f, 0.001, 10) # 定义计算波动率微笑图形的函数 def smile_vol(S, r, T, vol_list, K_list, option='call'): implied_vol_list = [] for K, vol in zip(K_list, vol_list): price = bs_price(S, K, r, T, vol, option) implied_vol_list.append(implied_vol(S, K, r, T, price, option)) plt.plot(K_list, implied_vol_list) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title('Volatility Smile') plt.show() # 示例代码 S = 100 r = 0.05 T = 1 K_list = np.arange(80, 121, 5) vol_call_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] vol_put_list = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2] smile_vol(S, r, T, vol_call_list, K_list, option='call') smile_vol(S, r, T, vol_put_list, K_list, option='put')

import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq from scipy.stats import norm # 定义BS模型计算期权价格的函数 def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'): d1 = (np.log(S/K) + (r +...

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 matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。...请注意，这段代码假设你已经安装了相关的库（如numpy、matplotlib、pandas、scikit-learn和graphviz），并且已经有了'BostonHousing2.csv'文件作为数据源。

import numpy as np import random from scipy import stats import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) a=[] for p in range(1,11): k=8 n=100 Sigma = [[1,0.6+0.04p],[0.6+0.04p,1]] res1 = [] for i in range(1,1001): data=np.random.multivariate_normal(np.zeros(2), Sigma, n) X_data=data[:,0] Y_data=data[:,1] Sx=sorted(X_data) Sy=sorted(Y_data) inter_x=np.arange(min(X_data),max(X_data)+(max(X_data)-min(X_data))/k, (max(X_data)-min(X_data))/k) inter_y=np.arange(min(Y_data),max(Y_data)+(max(Y_data)-min(Y_data))/k, (max(Y_data)-min(Y_data))/k) left_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[0:k].reshape(1,k)) right_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[1:(k+1)].reshape(1,k)) left_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[0:k].reshape(1,k)) right_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[1:(k+1)].reshape(1,k)) Data1=np.dot(X_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) Data2=np.dot(Y_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) frequx=(left_inter_x<=Data1)(Data1<right_inter_x) frequy=(left_inter_y<=Data2)(Data2<right_inter_y) frequxy = np.dot(frequx.astype(int).T,frequy.astype(int)) pi=np.sum(frequxy,axis=0)/n pj=np.sum(frequxy,axis=1)/n pij=np.dot(pi.reshape(k,1),pj.reshape(1,k)) A=(frequxy-npij)**2/(npij) A[np.isnan(A)]=0 A[np.isinf(A)]=0 stat1=np.sum(A) res1.append(int(stat1>stats.chi2.ppf(0.95,(k-1)**2))) a[p]=np.mean(res1) plt.plot(a)有哪些错误

import matplotlib.pyplot as plt def main(): np.random.seed(1) a = [0] * 11 for p in range(1, 11): k = 8 n = 100 Sigma = [[1, 0.6 + 0.04 * p], [0.6 + 0.04 * p, 1]] res1 = [] for i in range(1...

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