shuju <- read.csv("D:/2021113133.csv", header = TRUE)data <- data.frame(matrix(NA, nrow = 835, ncol = 5))colnames(data) <- c("id", "wd", "jd", "bj", "zx")for (i in 1:835) { data[i, "id"] <- i}data[, "wd"] <- shuju$wddata[, "jd"] <- shuju$jddata[, "bj"] <- shuju$bjdata[, "zx"] <- shuju$zxshuju2 <- read.csv("D:/2021113133.csv", header = TRUE)data3 <- data.frame(matrix(NA, nrow = 1877, ncol = 6))colnames(data3) <- c("id", "wd", "jd", "xe", "sj", "xy")data3[, "wd"] <- shuju2$wddata3[, "jd"] <- shuju2$jddata3[, "xe"] <- shuju2$xedata3[, "sj"] <- shuju2$sjdata3[, "xy"] <- shuju2$xyfor (i in 1:1877) { data3[i, "id"] <- i} d <- matrix(NA, nrow = 835, ncol = 1877)r <- 0.05 for (m in 1:835) { for (n in 1:1877) { d[m,n] <- sqrt((data3[n, "jd"] - data[m, "jd"]) ^ 2 + (data3[n, "wd"] - data[m, "wd"]) ^ 2) }}xe <- numeric(835)for(i in 1:835){ c <- 0 for(j in 1:1877){ if(d[m,n] <= r) c <- c + data3[j, "xe"] } xe[i] <- c}cor(data[,"bj"], xe)

这段代码的功能是读取一个名为"2021113133.csv"的文件，并将其中的数据存储在两个数据框data和data3中。然后，使用两个for循环计算了数据框data中每个点与数据框data3中每个点之间的距离，并将结果存储在矩阵d中。接下来，计算了一个半径为0.05的圆内，data3中每个点的xe值的总和，并将结果存储在向量xe中。最后，使用cor函数计算了data数据框中"bj"列与xe向量之间的相关系数。