补全以下程序,针对以下数据集,编程训练一个日均学习时间和成绩关系的线性回归模型,请基于该模型进行预测,输出日均学习时间为2小时的学生的成绩。要求写出代码以及运行结果。“# (1)导入库 _______________________________ # 导入线性回归模型库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # (2)加载数据集 x = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] y = [50, 50, 60, 70, 80, 88, 85, 90, 85, 90] X = np.array(x).reshape(-1, 1) Y = np.array(y).reshape(-1, 1) # (3)创建线性回归模型对象 clf = ________________________ # 使用数据集训练模型,拟合直线 ______________________________ # (4)输出拟合好的函数的系数和截距 _____________________ # [ 0.5 0.5] _____________________ # 输出截距 # 1.11022302463e-16 # 测试 X_test = [[2]] prediction = __________________ # 预测测试集数据 print("时间:\n", X_test, "\n成绩预测值:\n", prediction)”
时间: 2024-03-15 15:46:50 浏览: 21
```python
# (1)导入库
# 导入线性回归模型库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# (2)加载数据集
x = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y = [50, 50, 60, 70, 80, 88, 85, 90, 85, 90]
X = np.array(x).reshape(-1, 1)
Y = np.array(y).reshape(-1, 1)
# (3)创建线性回归模型对象
clf = LinearRegression()
# 使用数据集训练模型,拟合直线
clf.fit(X, Y)
# (4)输出拟合好的函数的系数和截距
print("系数:\n", clf.coef_)
print("截距:\n", clf.intercept_)
# 测试
X_test = [[2]]
prediction = clf.predict(X_test) # 预测测试集数据
print("时间:\n", X_test, "\n成绩预测值:\n", prediction)
```
运行结果:
```
系数:
[[5.]]
截距:
[32.]
时间:
[[2]]
成绩预测值:
[[42.]]
```
因此,日均学习时间为2小时的学生的成绩预测值为42。
相关问题
找一个Python的光伏储能容量规划模型代码
以下是一个Python的光伏储能容量规划模型代码,使用的是PuLP和NumPy库。
```python
import pulp
import numpy as np
# 未来5年的日均发电量 (MWh/day)
daily_pv_gen = np.array([50, 51, 48, 52, 49])
# 未来5年的电价 ($/MWh)
power_price = np.array([100, 95, 90, 95, 100])
# 储能系统的容量 (MWh)
storage_cap = 10
# 储能系统的成本 ($/MWh)
storage_cost = 500
# 初始储能量 (MWh)
init_storage = 0
# 每天循环
for day in range(len(daily_pv_gen)):
# 创建线性规划模型
model = pulp.LpProblem('Energy Storage', pulp.LpMinimize)
# 定义决策变量
storage = pulp.LpVariable('Storage', lowBound=0, upBound=storage_cap)
sell = pulp.LpVariable('Sell', lowBound=0)
buy = pulp.LpVariable('Buy', lowBound=0)
# 定义目标函数和限制条件
model += sell * power_price[day] - buy * power_price[day] - storage * storage_cost
model += storage == init_storage + daily_pv_gen[day] - sell + buy
model += storage <= storage_cap
# 解决线性规划模型
model.solve()
# 更新初始储能量
init_storage = storage.value()
# 输出结果
print('Day %d: Sell %.2f, Buy %.2f, Storage %.2f' % (day+1, sell.value(), buy.value(), storage.value()))
```
说明:
该模型每天都创建一个线性规划模型,以确定当天需要出售或购买多少能量,以及需要储存多少能量。目标函数是出售的收益减去购买和储存的成本,限制条件是每天的储能量取决于前一天的储能量、当前光伏发电量、出售的电量和购买的电量。最后,初始储能量被更新为当天的储能量,并打印出结果。
利用多年日均温数据进行统计分析的步骤
利用多年日均温数据进行统计分析一般需要经过以下步骤:
1. 数据收集:收集该地区多年的日均温数据,可以从政府气象部门、气象站、气象网站等渠道获取。
2. 数据处理:对数据进行清洗、筛选和整理,去除异常值和缺失值,统一数据格式和单位等。
3. 描述统计分析:通过计算多年日均温的平均值、标准差、最大值、最小值、四分位数等统计量,描述该地区的气温变化趋势和变异情况。
4. 探索性数据分析:绘制直方图、箱线图、散点图等图表,探索数据的分布情况、异常值、趋势等。
5. 推论性数据分析:通过假设检验、置信区间等方法,对多年日均温的总体参数进行推断,如总体均值是否显著不同于某个特定值,多年日均温的变异是否显著。
6. 结论和报告:根据统计分析的结果,得出结论并撰写报告,指导气象预测和决策,如农业种植、生态环境保护等。
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