%% Special Marks aa = 3*pi; bb = 1i; cc = exp(5*pi);输出结果

时间: 2024-10-12 12:09:37 浏览: 23
在MATLAB中,`aa`被赋值为3π(表示圆周率的3倍),这是一个实数;`bb`被赋值为虚数单位`1i`,这是复数的一部分,代表角度90度;`cc`被赋值为自然指数函数`exp`(e的5π次方),由于`exp`对实数有效,所以结果会是一个正实数,因为`exp`总是非负的。 以下是完整的输出: ```matlab aa = 3*pi; % aa 被赋值为 3π bb = 1i; % bb 是虚数单位,即 i cc = exp(5*pi); % cc 被赋值为 e^(5π),通常是实数部分,因为 e^pi = -1 是一个实数 % 打印结果 fprintf('aa = %f\n', aa); % 输出 aa 的值 fprintf('bb = %fi\n', bb); % 输出 bb 的值,因为 MATLAB 自动将 i 添加到输出 fprintf('cc = %f\n', cc); % 输出 cc 的值 % 结果取决于 pi 的近似值和计算精度,通常 cc 不会是整数,除非 π 的幂恰好是整数倍 ``` 注意:由于 π 和 e 都是非整数值,尽管 `cc = exp(5*pi)` 的结果理论上应该是某个实数,但在大多数浮点数计算中,它不会是精确的整数,除非 `5*pi` 整除了一些基本的数学常数。
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给出具体例子的输入什么完成以下程序:#include<stdio.h>#include<string.h>struct Student{ char str[10]; int marks;};int main(){ int values[5] = {5, 10, 15, 20, 22}; char str[10], *p; int n = 0, i; struct Student stu[20], *ps; strcpy(str, "UVWXYZ"); p = str; // print the third element in the array values using three different expressions. printf("%d %d %d\n", values[2], *(values + 2), *(2 + values)); printf("%c %c\n", str[2], *(p + 2)); //print third char in str through str and p respectively printf("%s, %s\n", str, p); //print str string through str and p respectively for (i = 0; i < 20; i++) { scanf("%s %d", stu[i].str, &stu[i].marks); // read student's name and marks if (stu[i].marks == -1) break; } n = i -1; ps = stu; // set ps to the beginning of the array printf("first student's name:%s, marks:%d\n", ps->str, ps->marks); // with the following two statements, print out the name and marks throught ps return 0;}Output:15 15 15W WUVWXYZ, UVWXYZ(first student's name: [input name], marks: [input marks])

输入: - 5 6 - 10 8 - 15 7 - 20 9 - 22 10 - [input name] [input marks] - [input name] [input marks] - [input name] [input marks] - -1 输出: - 15 15 15 - W W - UVWXYZ, UVWXYZ - first student's name: [input name], marks: [input marks] 解释: 程序首先定义了一个结构体 `Student`,包含一个字符串 `str` 和一个整数 `marks`,然后定义了一个整型数组 `values` 和一个字符型数组 `str`。 接下来,程序使用三种不同的方式打印出数组 `values` 的第三个元素,分别是 `values[2]`、`*(values+2)` 和 `*(2+values)`,输出结果为 `15 15 15`。 然后程序使用 `str` 和指针 `p` 分别打印出字符串中的第三个字符,输出结果为 `W W`,然后又使用 `str` 和指针 `p` 分别打印出整个字符串,输出结果为 `UVWXYZ, UVWXYZ`。 接下来程序使用循环读入学生的姓名和成绩,直到输入 -1 时结束。循环读入后,程序将输入的数据存储在结构体数组 `stu` 中,并记录有效的数据个数为 `n`。 最后程序将结构体数组的起始地址赋值给指针 `ps`,然后使用指针 `ps` 打印出第一个学生的姓名和成绩,输出结果为 `first student's name: [input name], marks: [input marks]`。

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexZ[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist())

这段代码是Python语言编写的,定义了一个名为getBreathingCurve的函数,参数包括vxpPath:vxp文档的路径,scanTimes:扫描次数,isplot:是否画图,默认为0,即不绘制图像。该函数的主要功能是读取vxp文档中的信息,包括呼吸曲线的振幅、相位、时间戳、TTL信号和标记等,并将这些信息存储在相应的列表中。最后,该函数会根据标记中的"P"和"Z"找到呼吸曲线的起始和终止点,返回呼吸曲线的振幅信息。
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def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport xlrd# 加载数据集并进行预处理def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y# 训练SVM分类器def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel('predicted_result.xlsx', index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy# 加载数据集并划分训练集和验证集data = pd.read_excel('data.xlsx')data.dropna(inplace=True)X = data.drop('label', axis=1)X = (X - X.mean()) / X.std()y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练SVM分类器clf = train_svm(X_train, y_train)# 预测新的excel文件accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx')# 输出精度print('Accuracy:', accuracy)改进,预测新的结果输出在新表中

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import xlrd # 加载数据集并进行预处理 def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf # 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图 def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename, result_file): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel(result_file, index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy # 加载数据集并划分训练集和验证集 data = pd.read_excel('data.xlsx') data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM分类器 clf = train_svm(X_train, y_train) # 预测新的excel文件 accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx', 'predicted_result.xlsx') # 输出精度 print('Accuracy:', accuracy)修改代码,多个特征变量,一个目标变量进行预测

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