profit = sum(sum(sum(P.* X.* A.* G, 1), 2) - sum(sum(C .* X .* A, 1), 2)); objective = fcn2optimexpr(@(X) profit, X); 帮我检查错误并改正

时间: 2024-09-07 10:04:29 浏览: 42
在您提供的代码片段中,您似乎正在尝试使用`sum`函数对三维矩阵`P`, `X`, `A`, `G`以及`C`进行操作,并希望计算出一个`profit`值。然后,您想要创建一个优化表达式`objective`,使其依赖于`X`,使用`fcn2optimexpr`函数。不过,您的代码中存在一些问题,我将对它们进行解释并提供修改后的代码。 首先,您需要确保所有的矩阵`P`, `X`, `A`, `G`, 和`C`都是相同大小的,因为您在多个维度上使用了点乘(元素间乘法)。如果它们不是相同大小,`sum`函数将无法正确地沿着指定的维度进行运算。 其次,`sum`函数的最后一个参数`1`表示沿着第一个维度(行)进行求和,而`2`表示沿着第二个维度(列)进行求和。如果您的矩阵是三维的,您需要决定在哪个维度上进行求和。在您的代码中,`sum`函数被连续使用了三次,但是您没有指明在第三个维度上进行求和。假设您的矩阵是三维的,并且您想要对所有维度进行求和,您应该在每个`sum`函数中添加`3`作为参数。 此外,`fcn2optimexpr`函数是用于创建与优化问题相关的函数表达式,它要求您传入一个函数句柄以及相关的变量。这个函数句柄将用于计算目标函数值。在您的代码中,您创建了一个匿名函数,它将返回`profit`值。 以下是修改后的代码,假设`P`, `X`, `A`, `G`, 和`C`都是相同大小的三维矩阵: ```matlab % 假设P, X, A, G, C都是相同大小的三维矩阵 % 您需要替换这些矩阵为实际的数值或者变量 % 计算profit值,确保矩阵大小匹配 profit = sum(sum(sum(P .* X .* A .* G, 3), 1), 2) - sum(sum(C .* X .* A, 3), 1), 2); % 创建优化表达式 objective = fcn2optimexpr(@(X) profit, X); ``` 请注意,我在这里假设您想要对所有三个维度进行求和。如果您的实际意图是在不同的维度上进行求和,您需要相应地调整`sum`函数中的参数。 在实际应用中,您需要确保`X`是一个优化变量,且您已经正确设置了优化问题的所有其他相关部分,例如变量的约束条件等。
阅读全文

相关推荐

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行,去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行,最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么?tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票?

import csv INITIAL_CAPITAL = 1000000 # 初始资金 MAX_STOCK_AMOUNT = 100000 # 每只股票的最大购买金额 MAX_STOCK_NUM = 10 # 同一个交易日最多买10只股票 capital = INITIAL_CAPITAL stocks = {} # 记录已购买的股票数量 trades = [] # 记录交易记录 with open('stock_data.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) # 读取表头 for row in reader: date = row[1] code = row[0] open_price = float(row[2]) high_price = float(row[4]) low_price = float(row[5]) close_price = float(row[3]) # 检查是否可以购买该股票 if code not in stocks: stocks[code] = 0 if stocks[code] >= MAX_STOCK_NUM: continue if capital <= 0: break # 检查是否出现四连阳 if len(trades) > 0 and code == trades[-1]['code']: if all(trades[-4+i]['close'] < trades[-5+i]['close'] for i in range(4)): buy_date = date buy_price = close_price sell_date = None sell_price = None holding_days = 0 for j in range(30): # 在接下来的30天内观察该股票的走势 next_row = next(reader, None) if next_row is None or next_row[1] != code: break next_close_price = float(next_row[5]) if next_close_price < close_price: holding_days += 1 if holding_days == 3: # 以当前价格购买该股票 buy_price = next_close_price stocks[code] += MAX_STOCK_AMOUNT // buy_price capital -= MAX_STOCK_AMOUNT sell_date = next_row[0] sell_price = next_close_price break else: holding_days = 0 # 记录交易记录 if sell_date is not None: profit = stocks[code] * (sell_price - buy_price) trades.append({ 'date': buy_date, 'code': code, 'buy_price': buy_price, 'sell_date': sell_date, 'sell_price': sell_price, 'profit': profit }) capital += profit # 更新股票数量和资金余额 stocks[code] = min(stocks[code], MAX_STOCK_AMOUNT // close_price) capital -= stocks[code] * close_price # 计算总收益 total_profit = sum(trade['profit'] for trade in trades) print('初始资金:', INITIAL_CAPITAL) print('总收益:', total_profit) print('剩余资金:', capital)为什么这个策略没有买入股票

大家在看

recommend-type

基于springboot的智慧食堂系统源码.zip

源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经过本地编译可运行的,下载完成之后配置相应环境即可使用。源码功能都是经过老师肯定的,都能满足要求,有需要放心下载即可。源码是经
recommend-type

C# 使用Selenium模拟浏览器获取CSDN博客内容

在C# 中通过Selenium以及Edge模拟人工操作浏览网页,并根据网络请求获取分页数据。获取分页数据后通过标签识别等方法显示在页面中。
recommend-type

百度离线地图开发示例代码,示例含海量点图、热力图、自定义区域和实时运行轨迹查看功能

百度离线地图开发示例代码,可以打开map.html直接查看效果。 海量点图绘制、自定义弹窗、热力图功能、自定义区域绘制、画出实时运行轨迹,车头实时指向行驶方向,设置角度偏移。 对于百度地图的离线开发具有一定的参考价值。 代码简单明了,初学者一看便懂。 如有问题可咨询作者。
recommend-type

易语言-momo/陌陌/弹幕/优雅看直播

陌陌直播弹幕解析源码。
recommend-type

机器视觉选型计算概述-不错的总结

机器视觉选型计算概述-不错的总结

最新推荐

recommend-type

无需编写任何代码即可创建应用程序:Deepseek-R1 和 RooCode AI 编码代理.pdf

deepseek最新资讯、配置方法、使用技巧,持续更新中
recommend-type

QML实现多功能虚拟键盘新功能介绍

标题《QML编写的虚拟键盘》所涉及的知识点主要围绕QML技术以及虚拟键盘的设计与实现。QML(Qt Modeling Language)是基于Qt框架的一个用户界面声明性标记语言,用于构建动态的、流畅的、跨平台的用户界面,尤其适用于嵌入式和移动应用开发。而虚拟键盘是在图形界面上模拟实体键盘输入设备的一种交互元素,通常用于触摸屏设备或在桌面环境缺少物理键盘的情况下使用。 描述中提到的“早期版本类似,但是添加了很多功能,添加了大小写切换,清空,定位插入删除,可以选择删除”,涉及到了虚拟键盘的具体功能设计和用户交互增强。 1. 大小写切换:在虚拟键盘的设计中,大小写切换是基础功能之一,为了支持英文等语言的大小写输入,通常需要一个特殊的切换键来在大写状态和小写状态之间切换。实现大小写切换时,可能需要考虑一些特殊情况,如连续大写锁定(Caps Lock)功能的实现。 2. 清空:清除功能允许用户清空输入框中的所有内容,这是用户界面中常见的操作。在虚拟键盘的实现中,一般会有一个清空键(Clear或Del),用于删除光标所在位置的字符或者在没有选定文本的情况下删除所有字符。 3. 定位插入删除:定位插入是指在文本中的某个位置插入新字符,而删除则是删除光标所在位置的字符。在触摸屏环境下,这些功能的实现需要精确的手势识别和处理。 4. 选择删除:用户可能需要删除一段文本,而不是仅删除一个字符。选择删除功能允许用户通过拖动来选中一段文本,然后一次性将其删除。这要求虚拟键盘能够处理多点触摸事件,并且有良好的文本选择处理逻辑。 关于【标签】中的“QML键盘”和“Qt键盘”,它们都表明了该虚拟键盘是使用QML语言实现的,并且基于Qt框架开发的。Qt是一个跨平台的C++库,它提供了丰富的API用于图形用户界面编程和事件处理,而QML则允许开发者使用更高级的声明性语法来设计用户界面。 从【压缩包子文件的文件名称列表】中我们可以知道这个虚拟键盘的QML文件的名称是“QmlKeyBoard”。虽然文件名并没有提供更多细节,但我们可以推断,这个文件应该包含了定义虚拟键盘外观和行为的关键信息,包括控件布局、按键设计、颜色样式以及交互逻辑等。 综合以上信息,开发者在实现这样一个QML编写的虚拟键盘时,需要对QML语言有深入的理解,并且能够运用Qt框架提供的各种组件和API。同时,还需要考虑到键盘的易用性、交互设计和触摸屏的特定操作习惯,确保虚拟键盘在实际使用中可以提供流畅、高效的用户体验。此外,考虑到大小写切换、清空、定位插入删除和选择删除这些功能的实现,开发者还需要编写相应的逻辑代码来处理用户输入的各种情况,并且可能需要对QML的基础元素和属性有非常深刻的认识。最后,实现一个稳定的、跨平台的虚拟键盘还需要开发者熟悉Qt的跨平台特性和调试工具,以确保在不同的操作系统和设备上都能正常工作。
recommend-type

揭秘交通灯控制系统:从电路到算法的革命性演进

# 摘要 本文系统地探讨了交通灯控制系统的发展历程及其关键技术,涵盖了从传统模型到智能交通系统的演变。首先,概述了交通灯控制系统的传统模型和电路设计基础,随后深入分析了基于电路的模拟与实践及数字控制技术的应用。接着,从算法视角深入探讨了交通灯控制的理论基础和实践应用,包括传统控制算法与性能优化。第四章详述了现代交通灯控制
recommend-type

rk3588 istore

### RK3588与iStore的兼容性及配置指南 #### 硬件概述 RK3588是一款高性能处理器,支持多种外设接口和多媒体功能。该芯片集成了六核GPU Mali-G610 MP4以及强大的NPU单元,适用于智能设备、边缘计算等多种场景[^1]。 #### 驱动安装 对于基于Linux系统的开发板而言,在首次启动前需确保已下载并烧录官方提供的固件镜像到存储介质上(如eMMC或TF卡)。完成初始设置之后,可通过命令行工具更新内核及相关驱动程序来增强稳定性与性能表现: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ```
recommend-type

React购物车项目入门及脚本使用指南

### 知识点说明 #### 标题:“react-shopping-cart” 该标题表明本项目是一个使用React框架创建的购物车应用。React是由Facebook开发的一个用于构建用户界面的JavaScript库,它采用组件化的方式,使得开发者能够构建交互式的UI。"react-shopping-cart"暗示这个项目可能会涉及到购物车功能的实现,这通常包括商品的展示、选择、数量调整、价格计算、结账等常见电商功能。 #### 描述:“Create React App入门” 描述中提到了“Create React App”,这是Facebook官方提供的一个用于创建React应用的脚手架工具。它为开发者提供了一个可配置的环境,可以快速开始构建单页应用程序(SPA)。通过使用Create React App,开发者可以避免繁琐的配置工作,集中精力编写应用代码。 描述中列举了几个可用脚本: - `npm start`:这个脚本用于在开发模式下启动应用。启动后,应用会在浏览器中打开一个窗口,实时展示代码更改的结果。这个过程被称为热重载(Hot Reloading),它能够在不完全刷新页面的情况下,更新视图以反映代码变更。同时,控制台中会展示代码中的错误信息,帮助开发者快速定位问题。 - `npm test`:启动应用的交互式测试运行器。这是单元测试、集成测试或端到端测试的基础,可以确保应用中的各个单元按照预期工作。在开发过程中,良好的测试覆盖能够帮助识别和修复代码中的bug,提高应用质量。 - `npm run build`:构建应用以便部署到生产环境。此脚本会将React代码捆绑打包成静态资源,优化性能,并且通过哈希命名确保在生产环境中的缓存失效问题得到妥善处理。构建完成后,通常会得到一个包含所有依赖、资源文件和编译后的JS、CSS文件的build文件夹,可以直接部署到服务器或使用任何静态网站托管服务。 #### 标签:“HTML” HTML是构建网页内容的标准标记语言,也是构成Web应用的基石之一。在React项目中,HTML通常被 JSX(JavaScript XML)所替代。JSX允许开发者在JavaScript代码中使用类似HTML的语法结构,使得编写UI组件更加直观。在编译过程中,JSX会被转换成标准的JavaScript,这是React能够被浏览器理解的方式。 #### 压缩包子文件的文件名称列表:“react-shopping-cart-master” 文件名称中的“master”通常指的是版本控制系统(如Git)中的主分支。在Git中,master分支是默认分支,用于存放项目的稳定版本代码。当提到一个项目的名称后跟有“-master”,这可能意味着它是一个包含了项目主分支代码的压缩包文件。在版本控制的上下文中,master分支具有重要的地位,通常开发者会在该分支上部署产品到生产环境。
recommend-type

交通信号控制系统优化全解析:10大策略提升效率与安全性

# 摘要 本文综合介绍了交通信号控制系统的理论基础、实践应用、技术升级以及系统安全性与风险管理。首先概述了交通信号控制系统的发展及其在现代城市交通管理中的重要性。随后深入探讨了信号控制的理论基础、配时优化方法以及智能交通系统集成对信号控制的贡献。在实践应用方面,分
recommend-type

pytorch 目标检测水果

### 使用PyTorch实现水果目标检测 #### 准备工作 为了使用PyTorch实现水果目标检测,首先需要准备环境并安装必要的依赖库。主要使用的库包括但不限于PyTorch、NumPy、OpenCV以及用于图形界面开发的PySide6[^1]。 ```bash pip install torch torchvision numpy opencv-python pyside6 ``` #### 数据集收集与标注 对于特定类别如水果的目标检测任务,高质量的数据集至关重要。可以考虑创建自己的数据集,其中包含多种类型的水果图像,并对其进行精确标注。也可以利用公开可用的数据集,比如COCO或
recommend-type

Notepad++插件NppAStyle的使用与功能介绍

根据提供的信息,可以看出我们讨论的主题是关于Notepad++的插件,特别是名为NppAStyle的插件。以下详细知识点阐述。 ### Notepad++及插件概述 Notepad++是一款流行的文本和源代码编辑器,专为Windows操作系统设计。它由C++编写,并使用Scintilla编辑组件。Notepad++因其界面友好、占用资源少、支持多种编程语言的语法高亮等特点而受到广大开发者的喜爱。 Notepad++的一个显著特点是它的插件架构,允许用户通过安装各种插件来扩展其功能。这些插件可以提供代码美化、代码分析、版本控制、文件类型支持等多方面的增强功能。 ### 插件介绍 - NppAStyle NppAStyle是一个专门用于Notepad++的代码格式化和风格规范化插件。它基于Artistic Style(AStyle)工具,该工具是一个快速且功能强大的源代码格式化程序,可以将代码格式化为遵循一定风格的格式。 插件的名称“NppAStyle”由两部分组成,其中“Npp”代表Notepad++,而“AStyle”直接指的是Artistic Style。该插件的主要功能和知识点包括但不限于: 1. **代码格式化**:NppAStyle可以将源代码格式化为特定的风格。它支持多种格式化选项,如缩进风格(空格或制表符)、括号风格、换行处理等,这些风格可通过配置文件来定制。 2. **风格选择**:用户可以通过NppAStyle选择多种预设的代码风格,例如K&R风格、GNU风格、Java风格等。这些风格的选择有助于团队统一代码格式,提高代码的可读性。 3. **自定义风格**:除了预设风格,用户还可以创建和保存自己的代码风格设置,以满足特定的编码习惯或项目需求。 4. **集成Notepad++功能**:NppAStyle作为Notepad++的插件,能够无缝集成到Notepad++中,通过菜单选项或快捷键实现格式化操作。 5. **跨平台兼容性**:虽然NppAStyle插件是为Notepad++设计,但是其底层的Artistic Style工具是跨平台的,这意味着格式化规则和算法可以在不同的操作系统上使用,提升了工具的适应性。 ### NppAStyle.dll文件分析 NppAStyle.dll是NppAStyle插件的二进制文件,用于在Notepad++中实现上述功能。当插件被安装到Notepad++中后,NppAStyle.dll会被加载并执行以下任务: - **接口实现**:DLL需要实现与Notepad++插件架构兼容的接口,以便能够被Notepad++正确加载和调用。 - **配置读取**:读取用户的配置文件,包括格式化规则和用户自定义的风格。 - **代码处理**:对加载到编辑器中的代码进行解析、分析,并根据规则进行格式化。 - **用户交互**:响应用户的操作,如快捷键或菜单命令,并显示相应的格式化结果。 ### 标签“NppASt”含义 标签“NppASt”可能是对NppAStyle的简称,用于标识或讨论与该插件相关的特定功能或问题。 ### 结语 综上所述,NppAStyle插件为Notepad++编辑器提供了一种方便、灵活且功能强大的代码格式化解决方案。它不仅支持多种编程语言的代码风格,还允许用户进行高度的个性化定制,极大地提高了代码的整洁性和一致性。通过使用这个插件,开发者可以更加专注于代码的逻辑实现,而无需担心代码风格的统一问题。
recommend-type

【Simulink振动模型构建全攻略】:一步步带你从零开始实现机械振动模型

# 摘要 本文系统地介绍了基于Simulink的振动模型构建方法,并详细阐述了Simulink的基础理论与操作。文章首先提供了Simulink振动模型构建的概述,接着深入探讨了机械振动理论基础、振动分析方法以及振动控制策略。在实践部分,本文指导读者如何在Simulink中建立一维振动模型和多自由度振动系统,并探讨了振动模型的高级应用和优化技巧。最终,通过
recommend-type

fedora 41 安装百度网盘

<think>嗯,用户想了解如何在Fedora 41上安装百度网盘。首先,我需要确认Fedora 41是否已经发布。因为目前可能还在开发中,所以官方的支持可能有限。不过一般来说,安装软件的方法在Fedora各版本间变化不大,可以基于Fedora 40的方法来推测。 百度网盘官方可能有Linux客户端,但需要检查是否支持Fedora。通常Linux版的软件包可能是Debian系的(.deb),而Fedora使用的是RPM包。如果官方没有提供RPM,可能需要通过转换工具或者第三方源安装。 另外,用户可能不太熟悉处理不同包格式,需要提供详细的步骤,比如使用alien将deb转换为rpm,或者添加