data = pd.read_excel(r"E:\1作业与文件\绿色交通系统\大作业\1-3及od\OD.xlsx", header=None).values # print(data) #行向量 for i in range(3, 8): kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=0, n_init=10).fit(data) print(kmeans.labels_) #列向量 for j in range(3, 8): kmean

s = KMeans(n_clusters=j, random_state=0, n_init=10).fit(data.T) print(kmeans.labels_)

这段代码是读取一个Excel文件，然后使用KMeans算法进行聚类分析。其中，n_clusters表示聚类的数量，random_state是随机种子，n_init是指定算法运行的次数。第一个循环是对数据的行向量进行聚类，第二个循环是对数据的列向量进行聚类。最后，打印出聚类的结果。这个程序可能需要用到pandas和sklearn两个库。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1：车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2：区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3：OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4：断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5：其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量：{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量：{n2}")

这段代码是一个基于遗传算法求解的交通调度问题的代码。其中，读取了一些数据，包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。设置了一些参数，如权重系数和交路运营里程等。定义了目标函数，其中通过计算固定成本、变动成本、等待时间和在车时间来计算总成本，然后通过倒数的方式将总成本转化为适应度值。定义了两个子函数，用于计算等待时间和在车时间。最后使用遗传算法求解，并输出最优解，即安排大交路列车开行的数量和安排小交路列车开行的数量。

怎么把 #创建一个框架(Frame控件)，用于放置图像。 fig_container = tk.Frame(root) fig_container.pack(side="bottom", fill="x", expand=True) # 添加滚动框架 canvas = tk.Canvas(fig_container) canvas.pack(side="left", fill="both", expand=True) scrollbar = tk.Scrollbar(fig_container, orient="vertical", command=canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) canvas.bind("<Configure>", lambda e: canvas.configure(scrollregion=canvas.bbox("all"))) # 将图像框架放入滚动框架中 frame = tk.Frame(canvas) canvas.create_window((0, 0), window=frame, anchor="nw")这段代码和import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取wine数据集 url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data" names = ['class', 'alcohol', 'malic_acid', 'ash', 'alcalinity_of_ash', 'magnesium', 'total_phenols', 'flavanoids', 'nonflavanoid_phenols', 'proanthocyanins', 'color_intensity', 'hue', 'od280_od315_of_diluted_wines', 'proline'] data = pd.read_csv(url, names=names) # 按类别绘制散点图 colors = ['red', 'blue', 'green'] classes = [1, 2, 3] for i in range(len(classes)): x = data[data["class"] == classes[i]]["flavanoids"] y = data[data["class"] == classes[i]]["od280_od315_of_diluted_wines"] plt.scatter(x, y, c=colors[i], label=classes[i]) # 添加标题和标签 plt.title("Flavanoids vs OD280/OD315 of Diluted Wines (classified by wine class)", fontsize=16) plt.xlabel("Flavanoids", fontsize=12) plt.ylabel("OD280/OD315 of Diluted Wines", fontsize=12) plt.legend(loc='upper left') # 显示图像 plt.show()这段代码结合起来

这段代码中创建了一个名为 `fig_container` 的框架(Frame控件)，用于放置图像，并添加了滚动框架。然后，在滚动框架中创建一个名为 `frame` 的图像框架(Frame控件)，并将其放入滚动框架中。这样可以实现在图像框架中显示图像，并通过滚动条进行滚动查看。

另一段代码中读取了一个名为 `wine` 的数据集，用于绘制散点图。首先按类别绘制散点图，然后添加标题、标签和图例，最后显示图像。这段代码绘制了一个关于酒类的散点图，横轴为Flavanoids，纵轴为OD280/OD315 of Diluted Wines，每个类别用不同颜色表示。