matlab的if mmhg_m == 160 for k=1:1:500 %循环500次 volt_m=readVoltage(a,'A0'); %读取电压值 kpa_m = 25 * (volt_m - 0.5); %转换成压力大小，单位为kPa mmhg_m = 7.5 * kpa_m; %转换成压力大小，单位为mmHg mmhg_ma(k) = mmhg_m; %将读取的压力值存入压力值数组中 delay(a, 10); end end

时间: 2024-04-25 11:26:50 浏览: 59
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ANSYS基本命令大全.zip_ANSYS指令大全_ansys_choser1m

这段代码中，如果mmhg_m的值等于160，则会进入一个循环500次。在每一次循环中，代码会读取一个电压值，并将其转换为压力大小。然后，根据转换后的压力值，计算出相应的压力值（单位为mmHg），并将其存入一个压力值数组中。循环中还包含一个延迟函数，每次循环结束后会延迟10毫秒。如果mmhg_m的值不等于160，则代码不会执行循环。
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df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的...接着，代码将 sum_volt 列表中的数据存储到了新添加的“总电压”列中。最后，通过 to_excel 方法将更新后的 DataFrame 存储到了一个名为 piggy22.xlsx 的 Excel 文件中。

f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)

1. 读取CSV文件中的数据，将SOC、电流、电压等数据存储到NumPy数组中。 2. 对电压数据进行了一些处理，使用了cycle_sig和clean_data函数。 3. 定义了split_chargedata函数，用于将数据按照里程数进行拆分，...

DULE_LDO_512_LV_P1200_100 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_LV_P50_160 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_LV_P150_160 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_LV_P300_160 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_LV_P600_160 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_LV_P1200_160 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_MV_P50_500 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_MV_P150_500 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_MV_P300_500 : case PM_HW_MODULE_LDO_512_MV_P600_500 : case PM_HW_MODULE_LDO_515_MV_P1200_200 : *pmos_force_soft_start = TRUE; break; default: volt_info = NULL; break; } break; case PM_HW_MODULE_ULT_LDO: switch(peripheral_info->peripheral_subtype) { case PM_HW_MODULE_ULT_LDO_N300_STEPPER: case PM_HW_MODULE_ULT_LDO_N600_STEPPER: case PM_HW_MODULE_ULT_LDO_N900_STEPPER: case PM_HW_MODULE_ULT_LDO_N1200_STEPPER: *is_stepper = TRUE; break; default: volt_info = NULL; break; } break; default: volt_info = NULL; break; } return volt_info; } __attribute__((section("rinit_code_sec_pool1"))) uint8 pm_ldo_get_num_peripherals(uint8 pmic_index) { if((pmic_index < PM_MAX_NUM_PMICS) && (pm_ldo_data_arr[pmic_index] !=NULL)) { return pm_ldo_data_arr[pmic_index]->pm_pwr_data.num_of_peripherals; } return NULL; }

函数首先根据这些信息选择一个 volt_info 结构体，该结构体包含了 LDO 稳压器的详细配置信息，例如输出电压和最大电流等。接下来，根据 LDO 稳压器的类型和子类型，函数可能会进行一些特殊处理，例如设置软启动...

if(HAL_ADC_PollForConversion(&hadc1,10) == HAL_OK) { ADC_Value = HAL_ADC_GetValue(&hadc1); ADC_Volt =((float)ADC_Value*3300/4096/1000); ADC_ratio = ADC_Volt/3.3; duty_num = ADC_ratio*5000; }

需要注意的是，这段代码中的hadc1是ADC的句柄，可能需要根据具体的硬件和引脚配置进行调整。另外，这里假设ADC的参考电压为3.3伏特，如果实际参考电压不同，需要相应调整计算公式中的常数值。

优化代码 if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit()

可以把if-elif语句改为一个循环，遍历列名列表，找到第一个匹配的列名即可。如果所有列名都不匹配，再打印警告信息并退出程序。 代码示例： columns_to_check = ['bat_module_voltage_00', 'bat_module_...

for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = []

这段代码的作用是遍历一个名为 sig_cell_volt 的列表，对其中的每个元素进行操作，并将操作后的结果保存到 cell_list 中。具体操作为： 1. 对每个元素执行 i = i[2:]，即将该元素的第一个字符到第二个字符...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

1. Instead of using a list comprehension to find columns with 'Unnamed' in their names, you can use the filter() function along with a lambda function to achieve the same result in a more concise ...

优化代码def lifecycle_visual(esn, data_pack_module, params, switches): """ 数据可视化调用函数 Life cycle visualization :param esn: :param data_pack_module: :param params: :param switches: :return: """ module_path = params['module_paths'][esn] n_volt_probe = data_pack_module['n_volt_probe'] n_temp_probe = data_pack_module['n_temp_probe'] if switches['lifecycle_visual']: # 路径创建 visual_path = os.path.join(module_path, 'visualization') if not os.path.exists(visual_path): os.makedirs(visual_path) fig_save_name = os.path.join(visual_path, "%s.png" % esn) lifecycle(data_pack_module['data'], esn, n_volt_probe, n_temp_probe, [], [], fig_save_name, dpi=100) print("\033[0;31;42m SUCCESS: module全生命周期可视化 Done. \033[0m") # 重点信息【模块分析完成】：红色字体绿色背景

比如可以使用 os.makedirs(visual_path, exist_ok=True) 来代替 if not os.path.exists(visual_path): os.makedirs(visual_path)，这样可以减少代码行数。同时，可以将 fig_save_name 的赋值放到 lifecycle ...

if(PULSE_SINE == stru_Pulse.IPD_Mode) { s_Curr_d_q_ref.Id = 0; s_Curr_d_q_ref.Iq = s_StartVar.Iq_Ref; } else { s_Curr_d_q_ref.Iq = 0; s_Curr_d_q_ref.Id = s_StartVar.Iq_Ref; } s_Volt_d_q.Ud = PID_CALC2(&PID_ID, s_Curr_d_q_ref.Id, s_Curr_d_q.Id); PID_IQ.Upper_Output = Vector_Vq_Limit(&s_Volt_d_q.Ud); s_Volt_d_q.Uq = PID_CALC2(&PID_IQ, s_Curr_d_q_ref.Iq, s_Curr_d_q.Iq); s_Volt_alfa_beta = RevPark(s_SinCos_Val, s_Volt_d_q);

1. 判断脉冲方式：根据变量stru_Pulse.IPD_Mode的值是否为PULSE_SINE，来决定电流的控制方式。 2. 设定电流参考值：根据变量s_StartVar.Iq_Ref，来设定电流参考值，以控制电机的运动。 3. 计算电流控制器的输出：...

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号（如0,1,2,3,4），电芯电压个数，温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'] + volt_col, inplace=...

#include "global_define.h" uint8_t R_DiscOutVol_Cnt,R_Request_Num_BK,R_PPS_Request_Volt_BK; uint32_t R_PPS_Request_Cur_BK; uint8_t R_HVScan_RequestVol=0,R_HVScan_RequestVol_BK=0,Cnt_Delay_OutVol_Control=0; uint16_t R_VbatVol_Value,R_IbusCur_Value,R_IbatCur_Value; uint8_t R_Error_Time,R_WWDT_Time; TypeOfTimeFlag TimeFlag = {0}; TypeOfStateFlag StateFlag = {0}; //TypeOf_TypeC AP_TypeCA = {0}; TypeOf_TypeC AP_TypeCB = {0}; //TypeOf_PD AP_PDA = {0}; TypeOf_PD AP_PDB = {0}; const unsigned int CONFIG0 __at(0x00300000) = 0x0ED8F127; const uint32_t CONFIG1 __at(0x00300004) = 0x00C0FF3F; //ÓÐIAP¹¦ÄÜ,²»¿ª¿´ÃŹ·// //const unsigned int CONFIG1 __at(0x00300004) = 0x0040ffbf; const unsigned int CONFIG2 __at(0x00300008) = 0x1fffe000; const unsigned int CONFIG3 __at(0x0030000c) = 0x0000ffff; void SlotBranch100ms(void); void SlotBranch1s(void); volatile IsrFlag_Char R_Time_Flag; typedef struct{ uint8_t B_bit0: 1; }TestBits; TestBits Bits; #define check_8812 1 #define check_discharger 0 #define check_MOS 0 extern unsigned char display_gate; //¸Ãº¯ÊýÖ÷ÒªÓÃÀ´¼ì²émosµÄÓ¦Óᣠvoid check_nmos(void) { static unsigned int m,n=0; if(m<500) { m++; GPIO_WriteBit(GPIOB, GPIO_PinSource2, Bit_RESET); } else if(m<1000) { m++; GPIO_WriteBit(GPIOB, GPIO_PinSource2, Bit_SET); } else { m=0; } } unsigned char key_val=0; unsigned char device_state=0; unsigned int device_state_counter=0; #define device_state_counter_data 250 #define device_state_counter_data2 5 #define A_1 10 #define A_8 128 void led_inial(void) { DispBuf.Bits.FastCharge = RESET; DispInit(); } //Main function int main(void) { static unsigned int counter1,counter2=0,bufer; F_MCU_Initialization(); //MCU³õʼ»¯ HV_Init(); //*********************************************************************************** AP_TypeCB.TypeCx = TypeCB; AP_TypeCB.B_Support_HW = SET; AP_TypeCB.TypeC_Rp_Mode = TypeC_Cur

12. 定义了一些宏定义，包括device_state_counter_data、device_state_counter_data2、A_1和A_8。 13. 声明了一个名为led_inial的函数，该函数可能是用于LED初始化的。 14. 主函数中进行了一些初始化操作，包括...

解释一下这一段c语言代码while(1) { delay_ms(200); _volt[6]=1.0+(float)RW6/4096*0.07; _volt[2]=_volt[4]=_volt[5]=1.0; _volt[1]=0.97+(float)RW1/4096*(1.1-0.97); SW=sw; _2=(SW>>1)&1;_8=(SW>>7)&1; SW=SW&0x7D; SW=SW|(_2<<7); SW=SW|(_8<<1); page=1&(SW>>7); _volt[3]=_map[(SW&(1<<1))==2][(int)(_volt[6]*100+0.5)-100]; memset(str2,0,sizeof(str2)); sprintf(str2,"%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f",_volt[1],_volt[2],_volt[3],_volt[4],_volt[5],_volt[6]); USART1->DR=0xB0; while((USART1->SR&0X40)==0); for(i=0;i<32;i++) { USART1->DR=str2[i]; while((USART1->SR&0X40)==0); }

这段代码是一个无限循环，在每隔200毫秒的时间后，使用模拟输入读取6路模拟电压分别存入float类型数组_volt的第6个元素，使用模拟输入读取1路模拟电压存入_volt数组的第1个元素，同时进行一系列位运算操作，将SW右移...

double calculateFrequency_byFFT(ARRAY_I &cap_data, double sample_period_us) { ARRAY_D spect; int min_index, max_index; double min, max, dR, interpol_index, frequency_MHz; DSP_SPECTRUM(cap_data, spect, VOLT, 1.0, HANNING, 0); if(spect.size()>2) { spect[0]=0; spect[1]=0; } else { cerr<<"WARNING: spectrum data is too small."<<endl; } DSP_MINMAX(spect, &min, &max, &min_index, &max_index); int max_index_plus_one = max_index + 1; max_index_plus_one = (max_index_plus_one < spect.size())? max_index_plus_one : max_index_plus_one-1; if((max_index > 0)&&(spect[max_index - 1]>spect[max_index_plus_one])) { dR = spect[max_index - 1] / spect[max_index]; interpol_index = max_index + (1.0 - 2.0 * dR) / (1.0 + dR); } else { dR = spect[max_index_plus_one] / spect[max_index]; interpol_index = max_index - (1.0 - 2.0 * dR) / (1.0 + dR); } frequency_MHz = interpol_index/(sample_period_us*cap_data.size()); return frequency_MHz; }

这是一个使用FFT计算频率的函数，输入参数是一个整型数组cap_data和采样周期sample_period_us，输出结果是一个double类型的频率值frequency_MHz。首先使用DSP_SPECTRUM函数计算cap_data的频谱，然后使用DSP_MINMAX...

def batch_analysis(base_info): """ 算法模块调用函数 :param base_info: :return: """ # set uni-result output headers with open('../../utils/outputs.yaml', 'r') as f: out_headers = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)['algo_module_output'] result_to_classification = {} sns.set_theme(style="white", palette=None) switches = base_info['switches'] solarPV = LfpData(base_info['FileName'], base_info['paths'][0], base_info['paths'][1], base_info['BattMaker'], base_info['BattType']) vin, equipment_result_path, report_path, abnormal_path, stat_path = solarPV.initialization() temp, SOC, OCV, paths = solarPV.get_data(equipment_result_path, base_info['date_assign'][0], base_info['date_assign'][1]) cluster_name = temp['cluster'] print(f"\033[0;31;42m cluster {cluster_name} data imported. \033[0m") # 重点信息【数据已经导入完成】：红色字体绿色背景 # analysis on module data for m_esn in tqdm(temp['modules'].keys()): data_module = {'mod_esn': m_esn, 'data': temp['modules'][m_esn], 'n_volt_probe': temp['n_volt_probe'], 'n_temp_probe': temp['n_temp_probe']} print(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") print(f'\033[0;31;42m module {m_esn} start process... \033[0m') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, switches) # 一致性算法模块 ica_analysis(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 阈值告警算法 threshold_warning(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 采样异常检测算法 # 内/外短路算法 # 故障分类分级算法 del data_module print(f"\033[0;31;42m Module {m_esn}: Cloud BMS Analysis completed. \033[0m") del temp return

这是一个 Python 函数，名为 batch_analysis，它接受一个参数 base_info，并返回一个结果。该函数包括几个步骤，主要是对输入数据进行处理和分析。具体来说，它会从 base_info 中读取一些参数，然后使用这些...

优化代码，GPU加速 def temp_condtion(df, temp_upper, temp_low): return ((df['max_temp']<=temp_upper) & (df['min_temp']>=temp_low)) def soc_condtion(df, soc_upper, soc_low): return ((df['bat_module_soc_00']<=temp_upper) & (df['bat_module_soc_00']>=temp_low)) def current_condtion(df, min_curr, batt_state): if batt_state=='charge': return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']>=0) elif batt_state=="discharge": return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']<=0 # 板端运行逻辑 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

1. Use Numba: Numba is a just-in-time compiler for Python that can compile Python code to run on GPUs. This can significantly speed up code execution. You can decorate your functions with @jit to ...

factor_out = 'PE' datafit = result[['yearmonth','Ret', 'Rfree', 'ExRet', 'PE','PEL1']].copy(deep=True) n_in = np.sum(datafit['yearmonth'] <= 20080101) n_out = np.sum(datafit['yearmonth'] > 20080101) rout = np.zeros(n_out) rmean = np.zeros(n_out) rreal = np.zeros(n_out) rfree = np.zeros(n_out) volt2 = np.zeros(n_out) for i in range(n_out): model = smf.ols('ExRet ~ PEL1', data=datafit[['ExRet', 'PEL1']].iloc[:(n_in+i),:]) results = model.fit() b = results.params['Intercept'] k = results.params['PEL1'] f = datafit['PE'].iloc[n_in+i-1] rreal[i] = datafit['ExRet'].iloc[n_in+i] rfree[i] = datafit['Rfree'].iloc[n_in+i] rout[i] = k*f+b rmean[i] = np.mean(datafit['ExRet'].iloc[:(n_in+i)].values) volt2[i] = np.sum(datafit['Ret'].iloc[(n_in+i-9):(n_in+i)].values**2) print('Out-of-sample tests for one factor model with OLS:') print('Predictor: {:s}'.format(factor_out)) R2os, MFSEadj, pvalue_MFSEadj = myfun_stat_gains(rout, rmean, rreal) Uout, Umean, DeltaU = myfun_econ_gains(rout, rmean, rreal, rfree, volt2, gmm=5) del datafit修改代码

具体来说，它对于给定的因子（'PE'），使用历史数据中的'PEL1'值作为预测变量，对历史数据中的'ExRet'进行回归，得到截距项b和系数k，然后使用未来一个月的'PE'值f，带入回归模型，得到对未来一个月的'ExRet'的预测...
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