#%% def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * sum([k * mu // xi for xi in x]) c=numerator + denominator return c for k in range(1,100): calculate_C(k,mu=mean,x=df)

时间: 2023-12-25 19:03:22 浏览: 50
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KNN.rar_K-NEAREST ALGORITHM_K._KNN java_java k-neighbor

这段代码看起来类似于你之前展示的代码，不同之处在于你给 `range()` 函数指定了一个参数，并且在循环中使用了 `mu=mean` 和 `x=df` 的形式来传递参数。这个循环将 `k` 的取值从 1 到 99 进行遍历，并且每次调用 `calculate_C` 函数并传递 `k`、`mean` 和 `df` 作为参数。由于你没有提供 `mean` 和 `df` 的定义，我无法知道它们的类型和值。但是，我可以看到 `mu=mean` 和 `x=df` 的形式被用来传递参数。这是因为在 Python 中，可以使用这种形式来指定函数参数的默认值，这样在函数调用时，如果没有显式传递这些参数，则会使用默认值。请问你还有其他问题吗？
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NN-java.rar_K-NEAREST ALGORITHM_K._NN_k nearest neighbour_nn jav

**K-最近邻算法（K-NN）** K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称K-NN）是一种非参数的监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题。在机器学习领域，K-NN以其简单易用和理论基础扎实而备受青睐。Java作为一种通用...
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c代码-求分段函数 y=x*x+x+6

总结一下，这个C代码实现了一个简单的函数calculate_y，用于计算给定的二次函数y = x*x + x + 6的值。通过main函数中的测试用例，我们可以验证这个函数是否正确地根据输入的x值计算出相应的y值。这个项目...

#%% def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * sum([k * mu // xi for xi in x]) c=numerator + denominator return c for k in range(1,100): calculate_C(k,mu=mean,x=df)解决这个错误

denominator = 0.02 * np.sum([k * mu * np.floor_divide(1, xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c 这里，使用 np.floor_divide(1, xi) 来代替 k * mu // xi，以确保 // 操作符的...

#%% def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c for k in range(1,100): calculate_C(k,mu=mean,x=df)

denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c df = pd.read_csv('data.csv') mean = df['mu'].mean() for k in range(1, 100): c = calculate_C...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c df= pd.read_excel('D:\\pythonfile\\MySchoolshumoclass\\2023sdata.xlsx') mean = df['data'].mean() ct=[] for k in range(1, 1000): c = calculate_C(k, mean, df['data']) print(f'k={k}, C={c}') ct.append(c) mean(ct)解决这段代码的问题

denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c df = pd.read_excel('D:\\pythonfile\\MySchoolshumoclass\\2023sdata.xlsx') mean = df['data']...

def calculate(x): s=1 for i in range(1,x+1): s=s*i return s i=8 k=calculate(i) print(k)

这段代码定义了一个名为calculate的函数，它接收一个参数x，然后利用for循环计算x的阶乘并返回计算结果。在这个程序中，我们调用了calculate函数，将8作为参数传入，并将计算结果赋值给变量k。最后我们打印...

def calculate_days(n): days = 0 while n > 0: days += 1 if days % 7 == 1 or days % 7 == 2: n += 7 n -= 1 return days n = int(input()) result = calculate_days(n) print(result)

你的代码是正确的，函数 calculate_days 用于计算带口罩的天数，然后通过调用该函数来得到结果。以下是完整的代码： python def calculate_days(n): days = 0 while n > 0: days += 1 if days % 7 == 1 or...

class Solution: def isHappy(self, n: int) -> bool: def calculate_happy(num): sum_ = 0 # 从个位开始依次取，平方求和 while num: sum_ += (num % 10) ** 2 num = num // 10 return sum_ # 记录中间结果 record = set() while True: n = calculate_happy(n) if n == 1: return True # 如果中间结果重复出现，说明陷入死循环了，该数不是快乐数 if n in record: return False else: record.add(n)

这是一个 Python 的类 Solution...方法内部有一个内嵌函数 calculate_happy，用来计算一个数字的各个数位的平方和，并且可以递归调用自己，直到计算出来的数字为 1 或者已经出现过，则返回一个布尔值表示是否是快乐数。

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = np.loadtxt(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv", encoding='gbk') # 定义肘部法函数 def find_best_k(data): SSE = [] for k in range(1, 11): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) SSE.append(estimator.inertia_) X = range(1, 11) plt.xlabel('k') plt.ylabel('SSE') plt.plot(X, SSE, 'o-') plt.show() # 计算轮廓系数 def calculate_silhouette_score(data, k): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) score = silhouette_score(data, estimator.labels_) return score # 调用函数 find_best_k(data) score = calculate_silhouette_score(data, 3) print(score)代码改进

def calculate_silhouette_score(data, k): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) score = silhouette_score(data, estimator.labels_) return score # 调用函数 best_k = find_best_k...

C(kμ)=80×200/k+0.02×∑_(i=1)^200▒⌊kμ/x_i ⌋ 转化为python代码

def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * sum([k * mu // xi for xi in x]) return numerator + denominator 其中，k、mu 和 x 分别代表公式中的变量，// 代表...

补全片段def main(): a=int(input()) calculate_sum(a) main()

def calculate_sum(a): s = a * (10**a - 1) * 11 // 9 print("s的值为：", s) def main(): a = int(input("请输入数字a：")) calculate_sum(a) if __name__ == '__main__': main() 这段代码包含了两个...

作为nsga2的主程序，这段代码：% 遗传算法参数设置 population_size = 50;%种群大小 chromosome_length = 649;%染色体长度 sparse_degree = 30;%稀疏度 crossover_rate = 0.6; %交叉度 mutation_rate = 0.2; %变异度 max_generations = 80;%最大迭代次数 % 初始化种群 population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree); %解码，获取资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets） end %初始化资产比例 asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for k=1:population_size asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %初始种群的非支配排序及拥挤度计算 [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx); %开始迭代 gen = 1; for gen = 1:max_generations接下来该怎么编写

asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_...

def calculate_nonlinearity(s_box, n, m): max_diff = 2**(n-1) max_val = 2**(m-1) nonlinearity = max_val for a in range(1, max_diff): for b in range(max_val): count = 0 for x in range(2**n): if calculate_function_value(s_box, x) ^ calculate_function_value(s_box, x ^ a) == b: count += 1 if abs(2*count - 2**(n-1)) < nonlinearity: nonlinearity = abs(2*count - 2**(n-1)) return nonlinearity每句代码含义

- if calculate_function_value(s_box, x) ^ calculate_function_value(s_box, x ^ a) == b:：判断 $f(x) \oplus f(x \oplus a) = b$ 是否成立，其中 $f(x)$ 表示 S-盒在输入 $x$ 时的输出，$\oplus$ 表示异或运算...

怎么用python将下面代码中的dw,db改为私有属性import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom HelperClass.DataReader_1_0 import *file_name = "../../data/ch04.npz"class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x,y,z): dz = z - y db = dz dw = x * dz return dw, db def __update(self, dw, db): self.w = self.w - self.eta * dw self.b = self.b - self.eta * db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): # get x and y value for one sample x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i) # get z from x,y z = self.__forward(x) # calculate gradient of w and b dw, db = self.__backward(x, y, z) # update w,b self.__update(dw, db) # end for def inference(self, x): return self.__forward(x)# end classdef ShowResult(net, dataReader): X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples() # draw sample data plt.plot(X, Y, "b.") # draw predication data PX = np.linspace(0,1,10) PZ = net.inference(PX) plt.plot(PX, PZ, "r") plt.title("Air Conditioner Power") plt.xlabel("Number of Servers(K)") plt.ylabel("Power of Air Conditioner(KW)") plt.show()if __name__ == '__main__': # read data sdr = DataReader_1_0(file_name) sdr.ReadData() # create net eta = 0.1 net = NeuralNet_0_1(eta) net.train(sdr) # result print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b)) # predication result = net.inference(1.346) print("result=", result) ShowResult(net, sdr)

def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x, y, z): dz = z - y self.__db = dz self.__dw = x * dz return self.__dw, self.__db def __update(self): self.w ...

将以下python 代码转换成matlab语言：import pandas as pd def calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species): mixing_sum = 0 species_count = len(set(neighbor_species)) - 1 # 减去目标树的重复 for neighbor in neighbor_species: if target_species != neighbor: # 如果参照树与邻近树非同种 mixing_sum += 1 # 混交度加1 mixing_degree = mixing_sum / species_count if species_count > 0 else 0 # 计算混交度 return mixing_degree def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters): size_sum = 0 neighbor_count = 0 for neighbor_diameter in neighbor_diameters: if pd.notnull(neighbor_diameter): neighbor_diameters_split = str(neighbor_diameter).split(",") # 将字符串按逗号分隔成列表 for neighbor in neighbor_diameters_split: neighbor = neighbor.strip() # 去除字符串两端的空格 if neighbor != "": neighbor = float(neighbor) if neighbor < target_diameter: size_sum += 1 # 大小比数加1 neighbor_count += 1 size_ratio = size_sum / neighbor_count if neighbor_count > 0 else 0 # 计算大小比数 return size_ratio def main(): data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") result = [] for index, row in data.iterrows(): tree_number = row["树编号"] target_species = row["树种"] neighbor_species = row["四邻树"].split(",") # 将四邻树字符串按逗号分隔成列表 neighbor_diameters = row[4:].tolist() # 获取从第5列开始的四邻树直径数据，并转换为列表 target_diameter = row["胸径"] mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters) result.append({"树编号": tree_number, "树种": target_species, "混交度": mixing_degree, "大小比数": size_ratio}) result_df = pd.DataFrame(result) result_df.to_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\结果数据.xls", index=False) if __name__ == '__main__': main()

function mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) mixing_sum = 0; species_count = length(unique(neighbor_species)) - 1; % 减去目标树的重复 for i = 1:length(neighbor...

import math import datetime def guess_number(answer): while True: guess = int(input("请猜一个数字: ")) if guess == answer: print("恭喜你，猜对了！") break elif guess > answer: print("太大了，请猜小一点。") else: print("太小了，请猜大一点。") def factorial_sum(n): sum = 0 for i in range(1, n+1): fact = math.factorial(i) print(f"{i}! = {fact}") sum += fact print(f"{n}! 的和为 {sum}") def case_conversion(s): result = "" for c in s: if c.isupper(): result += c.lower() elif c.islower(): result += c.upper() else: result += c print(result) def calculate_age_and_zodiac(year): current_year = datetime.datetime.now().year age = current_year - year zodiacs = ["猴", "鸡", "狗", "猪", "鼠", "牛", "虎", "兔", "龙", "蛇", "马", "羊"] zodiac_index = (year - 1900) % 12 zodiac = zodiacs[zodiac_index] print(f"你的年龄是{age}岁，生肖是{zodiac}。")给这个代码增加选择功能

def calculate_age_and_zodiac(year): current_year = datetime.datetime.now().year age = current_year - year zodiacs = ["猴", "鸡", "狗", "猪", "鼠", "牛", "虎", "兔", "龙", "蛇", "马", "羊"] zodiac_...

分析代码： import time def calculate_expression(n): result = 0.0 sign = 1 factorial = 1 for i in range(1, n+1): factorial *= i if i % 2 == 1: result += sign / factorial else: result -= sign / factorial sign *= -1 return result n_values = [10, 100, 1000, 10000] for n in n_values: start_time = time.time() result = calculate_expression(n) end_time = time.time() print("n = %d, result = %f, execution time = %f seconds" % (n, result, end_time - start_time))

这段代码定义了一个函数 calculate_expression(n)，该函数使用数学公式计算一个表达式的值，其中 n 是表达式中的一个参数。然后使用一个循环来多次调用这个函数，每次传入不同的 n 值，并记录函数执行所需的...

Python编写循环结构程序，计算π的近似值，π的计算公式为:π=2*(22)/(13)(42)/(35)(6**2)/(57)…[(2n)**2]/{[(2n)-1][(2*n)+1]}程序运行时，输入n，输出π的近似值，并与math库的常量pi进行对比验证。

def calculate_pi(n): pi = 0 denominator = 1 for k in range(0, n + 1): numerator = (2 * k)**2 pi += (numerator / denominator) denominator *= (2 * k + 1) * (2 * k - 1) return pi # 获取用户输入 n...
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Calculate_Current_Age:Calculate_Current_Age

在C语言中，计算当前年龄是一项基础任务，它涉及到日期处理和条件判断。在这个项目"Calculate_Current_Age"中，我们需要编写一个程序，能够根据用户输入的出生年份，计算并输出他们当前的年龄。以下是对这个任务的...

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