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)

请更改R语言脚本：要求：groups中每行中若存在0，则每行数据不变，若不存在0，再mid_points <- sapply(groups, function(x) apply(x, 1, median)) new_points <- t(sapply(mid_points, function(x) c(x, x1.01, x1.02, x0.98, x0.99))) new_points <- round(new_points) 脚本： library(xlsx) data <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/shuju/turangweishengwu/taconomy-bac/phylum0302.xlsx",sheetIndex = 1) groups <- split.default(data, rep(1:ncol(data), each=5, length.out=ncol(data))) mid_points <- sapply(groups, function(x) apply(x, 1, median)) new_points <- t(sapply(mid_points, function(x) c(x, x1.01, x1.02, x0.98, x0.99))) new_points <- round(new_points)

data <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/shuju/turangweishengwu/taconomy-bac/phylum0302.xlsx",sheetIndex = 1) groups <- split.default(data, rep(1:ncol(data), each=5, length.out=ncol(data))) new_...

shuju=data_ieee30; pv=find(shuju.bus(:,2)==2); pq=find(shuju.bus(:,2)==1); isb=find(shuju.bus(:,2)==3); %平衡节点 npv=length(pv); npq=length(pq); nb=size(shuju.bus,1); %节点数 mu_P_G=zeros(nb,1); %%节点发电机有功功率 mu_P_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,2)/100; mu_Q_G=zeros(nb,1); %%节点发电机无功功率 mu_Q_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,3)/100; mu_P_L=shuju.bus(:,3)/100; %%节点负荷有功功率 mu_Q_L=shuju.bus(:,4)/100; %%节点负荷无功功率 sigma_P_L=mu_P_L0.3; sigma_Q_L=mu_Q_L0.3; mu_P=mu_P_G-mu_P_L; %%节点注入有功 mu_Q=mu_Q_G-mu_Q_L; %%节点注入无功

其中，shuju是电力系统的数据，pv、pq和isb分别表示平衡节点、PQ节点和PV节点的编号。npv、npq和nb分别表示PV、PQ节点数和总节点数。mu_P_G和mu_Q_G是节点发电机的有功功率和无功功率，分别由shuju.gen的第2列和第3...

解释代码：shuju=data_ieee30; pv=find(shuju.bus(:,2)==2); pq=find(shuju.bus(:,2)==1); isb=find(shuju.bus(:,2)==3); %平衡节点 npv=length(pv); npq=length(pq); nb=size(shuju.bus,1); %节点数 mu_P_G=zeros(nb,1); %%节点发电机有功功率 mu_P_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,2)/100; mu_Q_G=zeros(nb,1); %%节点发电机无功功率 mu_Q_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,3)/100; mu_P_L=shuju.bus(:,3)/100; %%节点负荷有功功率 mu_Q_L=shuju.bus(:,4)/100; %%节点负荷无功功率 sigma_P_L=mu_P_L0.3; sigma_Q_L=mu_Q_L0.3; mu_P=mu_P_G-mu_P_L; %%节点注入有功 mu_Q=mu_Q_G-mu_Q_L; %%节点注入无功

首先，使用 data_ieee30 变量读取了 IEEE 30 节点系统的数据，并将其中的平衡节点、发电机节点和负荷节点的编号提取出来，分别存储在 pv、pq 和 isb 变量中。其中，平衡节点的类型为 3，发电机节点的类型为 2，负荷...

import numpy as np import pandas as pd path = "F:/Desktop/Xiameimei/" data = pd.read_excel(path + 'shuju.xlsx') data.head()写的有问题吗

代码有问题。应该是这样写： import numpy as np ...data = pd.read_excel(path + 'shuju.xlsx') data.head() 这段代码的作用是导入numpy和pandas库，读取"shuju.xlsx"文件，并展示文件的前5行数据。

x=read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T) x class=factor(x[,1])#转化为因子型 x=x[,-1] g=length(levels(class))#类别数 L=ncol(x)#指标数 nx=nrow(x)#样品数 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (i in 1:length(s)) { n=length(class[class==i]) shf=shf+(n-1)s[[i]] } sh=shf/(nx-g) D=matrix(0,nrow = nx,ncol=g)#马氏平方距离 for (i in 1:g) { for (j in 1:nx) { #D[j,i]=as.matrix(x[j,]-mu[i,])%%solve(sh)%%t(x[j,]-mu[i,]) D[j,i]=mahalanobis(as.matrix(x[j,]),mu[i,],sh) } } D x=c(8.06,231.03,14.41,5.72,6.15) x1=c(9.89,409.42,19.47,5.19,10.49) matrix(x,ncol=L) mahalanobis(matrix(x1,ncol=L),mu[1,],sh) #回代估计法 lei=c() for (i in 1:nx) { lei[i]=which.min(D[i,]) } lei for (i in 1:nx) { n[i]=ifelse(class[i]==lei[i],0,1) } p=sum(n)/nx#回代误判率 #交叉确认估计法 y=read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T) L=ncol(y[,-1])#指标数 nx=nrow(y)#样品数 lei=c() nn=c() for (k in 1:nx) { x=y[-k,] class=factor(x[,1]) g=length(levels(class))#类别数 x=x[,-1] nnx=nx-1 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (j in 1:length(s)) { n=length(class[class==j]) shf=shf+(n-1)s[[j]] } sh=shf/(nnx-g) D=c()#剔除样品的马氏平方距离 for (m in 1:g) { #D[m]=as.matrix(y[k,-1]-mu[m,])%%solve(sh)%%t(y[k,-1]-mu[m,]) D[m]=mahalanobis(as.matrix(y[k,-1]),mu[m,],sh) } lei[k]=which.min(D)#剔除样本判断的所属类别 nn[k]=ifelse(y[k,1]==lei[k],0,1)#误判时n为1 } x[which(class!=lei)] p=sum(nn)/nx#交叉确认误判率 nn lei利用此代码实现多个总体的bayes判别（假定各个总体的协方差相等）

x <- read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T) class <- factor(x[,1]) x <- x[,-1] g <- length(levels(class)) # 类别数 L <- ncol(x) # 指标数 nx <- nrow(x) # 样品数 mu <- matrix...

x=read.table("D:\\大二下\\多元统计分析\\shuju\\距离判别.txt",header = T) x class=factor(x[,1])#转化为因子型 x=x[,-1] g=length(levels(class))#类别数 L=ncol(x)#指标数 nx=nrow(x)#样品数 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (i in 1:length(s)) { n=length(class[class==i]) shf=shf+(n-1)s[[i]] } sh=shf/(nx-g) D=matrix(0,nrow = nx,ncol=g)#马氏平方距离 for (i in 1:g) { for (j in 1:nx) { #D[j,i]=as.matrix(x[j,]-mu[i,])%%solve(sh)%%t(x[j,]-mu[i,]) D[j,i]=mahalanobis(as.matrix(x[j,]),mu[i,],sh) } } D x=c(8.06,231.03,14.41,5.72,6.15) x1=c(9.89,409.42,19.47,5.19,10.49) matrix(x,ncol=L) mahalanobis(matrix(x1,ncol=L),mu[1,],sh) #回代估计法 lei=c() for (i in 1:nx) { lei[i]=which.min(D[i,]) } lei for (i in 1:nx) { n[i]=ifelse(class[i]==lei[i],0,1) } p=sum(n)/nx#回代误判率 #交叉确认估计法 y=read.table("D:\\大二下\\多元统计分析\\shuju\\距离判别.txt",header = T) L=ncol(y[,-1])#指标数 nx=nrow(y)#样品数 lei=c() nn=c() for (k in 1:nx) { x=y[-k,] class=factor(x[,1]) g=length(levels(class))#类别数 x=x[,-1] nnx=nx-1 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (j in 1:length(s)) { n=length(class[class==j]) shf=shf+(n-1)s[[j]] } sh=shf/(nnx-g) D=c()#剔除样品的马氏平方距离 for (m in 1:g) { #D[m]=as.matrix(y[k,-1]-mu[m,])%%solve(sh)%%t(y[k,-1]-mu[m,]) D[m]=mahalanobis(as.matrix(y[k,-1]),mu[m,],sh) } lei[k]=which.min(D)#剔除样本判断的所属类别 nn[k]=ifelse(y[k,1]==lei[k],0,1)#误判时n为1 } x[which(class!=lei)] p=sum(nn)/nx#交叉确认误判率 nn lei.如果假定各个总体的协方差不相等，又该如何修改距离判别的代码？

x=read.table("D:\\大二下\\多元统计分析\\shuju\\距离判别.txt",header = T) x class=factor(x[,1])#转化为因子型 x=x[,-1] g=length(levels(class))#类别数 L=ncol(x)#指标数 nx=nrow(x)#样品数 mu=matrix(0,nrow=...

decoded_qr_codes = pyzbar.decode(gray) for qr_code in decoded_qr_codes: print("QR code data: ", qr_code.data) pub.publish(qr_code.data) 保存解码后的二维码数据到文件 file_path = "/home/shuju/decoded_qr_codes.txt" # 文件路径和名称 with open(file_path, "w") as file: for qr_code in decoded_qr_codes: file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n") pub.publish(qr_code.data) 原先解码代码如上，现需要更改为如下新代码，如何更改，给出源码： import cv2 import time rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live" def write_data_to_file(name, data): with open(name, "wb") as fd: fd.write(data) return len(data) return -1 def image_callback(handler, frmdata, frmsize, width, height, pixfmt): print(f"Image {frmsize}@{frmdata} -- {width}x{height} -- {pixfmt}") if frmdata: t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t name = f"pictures/{width}x{height}-{pixfmt}_{counter}.jpg" if pixfmt == 5: write_data_to_file(name, frmdata) def main(rtsp_url): ts = int(time.time() * 1000) service = cv2.VideoCapture(rtsp_url) counter = 0 while True: ret, frame = service.read() if not ret: break t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t counter += 1 name = f"pictures/{frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}-5_{counter}.jpg" cv2.imwrite(name, frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80]) service.release() print("done.") if name == "main": main(rtsp_url)

ret, frame = service.read() if not ret: break t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t counter += 1 name = f"pictures/{frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}-5_{counter}.jpg" cv2....

请解释以下代码：class MyData(Dataset): def init(self,train=True): super(MyData, self).init() url = 'shuju(2).xlsx' #读取数据 data_set = pd.read_excel(url,sheet_name='Sheet2').dropna() #读取前四类的数据作为data data = data_set.iloc[:,:-1] #数据标准化处理 standard_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_standard = standard_scaler.fit_transform(data).astype(np.float32) #转化为tensor数据 data = torch.tensor(X_standard) #选取label label = np.array(data_set.iloc[:,-1]).astype(np.float32) #转化为tensor数据 label = torch.tensor(label) #区分训练集、测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = data[:90,:],data[90:,:],label[:90],label[90:] if train: self.a = x_train self.b = y_train else: self.a = x_test self.b = y_test # self.trans = transforms.ToTensor

这段代码定义了一个名为 MyData 的数据集类，继承了 Dataset 类。该数据集类可以用于 PyTorch 中的数据加载器，用于训练和测试模型。在 __init__ 方法中，首先调用了父类 Dataset 的构造函数。...

#include <stdio.h> #include <malloc.h> typedef int ElemType; struct shuju { ElemType xishi; ElemType zhishu; } ; typedef struct LNode { struct shuju data ; struct LNode next; } LinkNode; void CreateListR(LinkNode &L ,int a[][2] ,int n); void DispList(LinkNode L) { LinkNode p=L->next; if(p->data.xishi == 0) { p=p->next; } else if(p->data.zhishu==0) { printf("%d",p->data.xishi); p=p->next; } else { printf("%dX^%d",p->data.xishi,p->data.zhishu); p=p->next; } while (p!=NULL) { if(p->data.xishi > 0) { if(p->data.zhishu == 1) { printf("+%dX",p->data.xishi); p=p->next; } printf("+%dX^%d",p->data.xishi,p->data.zhishu); p=p->next; } else if(p->data.xishi < 0) { printf("%dX^%d",p->data.xishi,p->data.zhishu); p=p->next; } else { p=p->next; } } printf("\n"); } void mer(LinkNode la,LinkNode lb,LinkNode &lc) { LinkNode p,q,pre; lc=la; pre=la; p=la->next; q=lb->next; while(p!=NULL &&q!=NULL) { if(p->data.zhishu == q->data.zhishu) { p->data.xishi += q->data.xishi; pre=p; p=p->next; q=q->next; } else if(p->data.zhishu < q->data.zhishu) //判断a小于b，把a存入指针lc指向的链表 { pre=p; p=p->next; } else //a>b，把b存入lc所指向的链表 { pre->next=q; pre=q; q=q->next; pre->next=p; } } if(q!=NULL) //链表结束 { pre->next=q; } } int main() { LinkNode la,lb,lc; int i,j,z; int a[i][2],b[j][2]; printf("请输入多项式A的相数："); scanf("%d",&i); for(z=1;z<=i;z++) { printf("输入第%d项的系数和指数：",z); scanf("%d %d",&a[z-1][0],&a[z-1][1]); } CreateListR(la,a,i); DispList(la); printf("\n"); printf("请输入多项式B的相数："); scanf("%d",&j); for(z=1;z<=j;z++) { printf("输入第%d项的系数和指数：",z); scanf("%d %d",&b[z-1][0],&b[z-1][1]); } CreateListR(lb,b,j); DispList(lb); printf("\n"); mer(la,lb,lc); DispList(lc); } void CreateListR(LinkNode &L ,int a[][2] ,int n) { LinkNode s,r; L=(LinkNode )malloc(sizeof(LinkNode)); L->next=NULL; r=L; for (int i=0;i<n;i++) { s=(LinkNode )malloc(sizeof(LinkNode)); s->data.xishi=a[i][0]; s->data.zhishu=a[i][1]; r->next=s; r=s; } r->next=NULL; }算法设计说明

这段代码是一个多项式加法的实现。主要包括三个函数：CreateListR、DispList和mer。其中CreateListR函数用于创建一个带头结点的单链表，存储多项式的系数和指数；DispList函数用于输出一个多项式；...

用pandas从shuju1.csv文件中找到shuju2.csv文件中A列对应的数据并写入shuju2.csv文件

请问这个问题描述是正确的吗？似乎有些不清晰。因为无法确定shuju1.csv文件中的哪一列是A列，也无法确定shuju2.csv文件中的哪一列需要被更新。如果能提供更详细的信息和示例，我可以帮您更好地解决问题。

用pandas从shuju1.csv文件中找到shuju2.csv文件中A列对应的数据并写入shuju2.csv文件B列和C列

df1 = pd.read_csv('shuju1.csv') df2 = pd.read_csv('shuju2.csv') # 使用merge函数将两个DataFrame按A列进行合并（类似于SQL中的join操作） merged = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner') # 将合并结果中的...

X=shuju_xin(:,2:8); y=shuju_xin(:,1); beta0=[0.0085 0.0026 0.0554 0.0926 0.0280 0 0.1897]; betafit=nlinfit(X,y,'model',beta0);

根据你提供的代码，变量 X 是从 shuju_xin 数据中提取的第二到第八列数据，而变量 y 是从 shuju_xin 数据中提取的第一列数据。函数 model 用于计算模型函数，beta0 是模型的初始参数。根据错误信息，...

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文件名中的“zimu_shuju_w”可能指的是某种初始化数据或参数的配置，该脚本可能负责数据的初始化或预处理工作。 - 222.txt：这是一个纯文本文件，可能是用于记录数据、指令、参数或者是仿真结果。文本文件可以用于...

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这里，“SHUJUKU”可能是指“数据库”（在日语中，“数据库”用汉语拼音“shuju”表示），而“rar”表明这是一个经过RAR压缩的文件格式，通常用于减少文件大小和便于存储与传输。“B/S”则指的是浏览器/服务器架构...

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用pandas从shuju1.csv文件中找到shuju2.csv文件中A列对应的数据并写入shuju2.csv文件B列和C列

X=shuju_xin(:,2:8); y=shuju_xin(:,1); beta0=[0.0085 0.0026 0.0554 0.0926 0.0280 0 0.1897]; betafit=nlinfit(X,y,'model',beta0);

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