print("f(%.1f) = %.1f",%(x,y))

这行代码是语法错误的。正确的写法是：

print("f(%.1f) = %.1f" % (x, y))

或者使用 f-string 的写法：

print(f"f({x:.1f}) = {y:.1f}")

这样才能正确地将 `x` 和 `y` 的值插入到字符串中。

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from sklearn. model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=1) # scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=-1) print("CV accuracy scores: %s" % scores) print("CV acc: %. 3f (+/- %. 3f)" % (np.mean(scores), np. std(scores)))

这段代码是使用Scikit-learn库中的`cross_val_score`函数进行交叉验证，并打印出结果。

`cross_val_score`函数的参数有：

- `estimator`：估计器对象，用于拟合数据和进行预测。
- `X`：特征矩阵，用于训练和测试模型。
- `y`：标签向量，用于训练和测试模型。
- `cv`：交叉验证折数。
- `n_jobs`：并行运行的作业数。

在上面的代码中，`pipe_lr`是一个管道对象，用于将预处理和分类器模型组合在一起。`X_train`和`y_train`是训练数据，`cv`参数设置为10表示使用10折交叉验证。`n_jobs`参数设置为1表示不使用并行运行，而是使用单个处理器。

最后，使用`print`函数打印出交叉验证得分和平均值的标准差。在第二个`print`语句中，`%. 3f`和`%. 3f`分别是格式说明符，用于打印出交叉验证的平均值和标准差。但是，这段代码中的字符串中存在多余的空格，可能会导致`ValueError`错误。建议将代码中的字符串修改为：

print("CV accuracy scores: %s" % scores)
print("CV acc: %.3f (+/- %.3f)" % (np.mean(scores), np.std(scores)))

这样就可以正确地打印出交叉验证的结果。

优化这段代码ab_pairs = [(1.369012558,56.67609926,'24_female'), (6.088662555,346.8019442,'2530_female')] #x = np.linspace(0, 1, 1002)[1:-1] x = np.linspace(0, 1, 10000)[1:-1] for a, b, c in ab_pairs: print(a, b, c) dist = beta(a, b) y = dist.pdf(x) plt.plot(x, y, label=r'$\alpha=%.1f,\ \beta=%.1f$'+ u'grp = %s ' % (a, b, c))

要优化这段代码，你可以考虑以下几点：

1. 减少列表 `ab_pairs` 的长度：如果你只需要打印前几个元素，可以将列表切片为所需的长度，而不是遍历整个列表。

2. 减小 `x` 的长度：如果你只需要更少的数据点来绘制曲线，可以减小 `x` 数组的长度。

3. 使用向量化操作：使用 NumPy 的向量化操作可以大幅提高代码的运行效率。

下面是优化后的代码示例：

ab_pairs = [(1.369012558, 56.67609926, '24_female'), (6.088662555, 346.8019442, '2530_female')]
x = np.linspace(0, 1, 10000)[1:-1]

for a, b, c in ab_pairs[:5]:  # 只打印前5个元素
    print(a, b, c)
    dist = beta(a, b)
    y = dist.pdf(x)
    plt.plot(x, y, label=r'$\alpha=%.1f,\ \beta=%.1f$'+ u'grp = %s ' % (a, b, c))

请注意，这只是一个示例，你可以根据实际需求进行调整。