[2680 rows x 3 columns] Pearson相关系数: 0.14628706843368472 Pearson p值: 2.759812589889411e-14 Spearman秩相关系数: 0.10814107230151733 Spearman p值: 2.0101039940091e-08 Kendall秩相关系数: 0.0731082564031467 Kendall p值: 1.4088940969025172e-08

时间: 2024-03-30 09:34:32 浏览: 70
PY

Pearson相关系数

根据程序输出的结果，沪深300指数和标普500指数之间的Pearson相关系数为0.146，Spearman秩相关系数为0.108，Kendall秩相关系数为0.073，这些系数都表明两个指数之间存在一定程度的正相关关系，但程度不是很强。p值都非常小，表明这些相关系数的显著性非常高，即两个指数之间的相关性不是由于偶然因素导致的。
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皮尔逊 皮尔逊相关系数计算器 安装 您可以使用 ruby​​gems 安装pearson gem： gem install pearson 如果你使用 Bundler，你可以将它包含到 Gemfile 中： gem 'pearson', '~> 1.0' 用法 scores = { 'Jack' => { 'The Godfather' => 2.5 , 'Gattaca' => 3.5 , 'Matrix' => 3.0 , 'American History X' => 3.5 , 'Back to the future' => 2.5 } , 'Lisa' => { 'The Godfather' => 1.5 , 'Gattaca' => 2.5 , 'Matrix' => 1.5 ,

GridLayout{ id:gridLayout anchors.left: parent.left anchors.right: parent.right anchors.top: parent.top anchors.bottom: parent.bottom anchors.bottomMargin: 43 anchors.rightMargin: 7 anchors.leftMargin: 8 anchors.topMargin: 12 columns: 8 //两列 rows: 1 //两行 columnSpacing: 3 rowSpacing: -50 Repeater{ id: rep model: controlTwo.imageSum ImageArea{ color: "#00FFFFFF" topTextAreaOpacity: 1 topTextFontpixelSize: 16 floor:index+controlTwo.imageStartPos //层设置 topText: floor=="8" ? "工具柜结构" : "第"+(floor)+"层" width: (gridLayout.width -( gridLayout.columns-1)*gridLayout.columnSpacing)/gridLayout.columns height: 150 imgTopMagin: 8 topTextColor: "#ffffff" topTextAreaColor: "#002949" image.imgsrc: controlTwo.getImageUrlFunc(floor) x : floor z : floor anchors.bottom: parent.bottom MouseArea{ anchors.fill: parent onClicked: { // 《--点击方法图片--》 controlTwo.clickedImg(parent.image.source, gridLayout.columns, index) controlTwo.enlargeImg(parent.floor) //开始放大图片 bigImage.topText = parent.topText bigImage.image.imgsrc = parent.image.source bigImage.visible = true } } } }//!repeater }//!gridlayout 使用qml在现有代码上增加图片重叠效果并把新加的代码打上注释

rows: 1 //两行 columnSpacing: 3 rowSpacing: -50 // 重叠图片的容器 Item { id: overlapContainer anchors.fill: parent z: 1 // 设置 z 值，使其位于图片下方 } Repeater{ id: rep model: ...

Dim ws As Worksheet Dim lastRow As Long Set ws = ThisWorkbook.Worksheets("Sheet1") '清除格式和删除行列 ws.Cells.ClearFormats ws.Range("1:2").Delete Shift:=xlUp ws.Range("A:A,B:B,C:C,F:F,G:G,I:I,J:J,K:K,M:M,P:P,Q:Q,S:S,T:T").Delete Shift:=xlToLeft '添加新列 ws.Range("H1").Value = "回收时间" ws.Range("K1").Value = "回收人" ws.Range("L1").Value = "复核人" ws.Columns("E:E").Copy Destination:=ws.Columns("I:I") ws.Columns("F:F").Copy Destination:=ws.Columns("J:J") '筛选数据 ws.Range("A:D").AutoFilter ws.Range("A:D").AutoFilter Field:=1, Criteria1:="<>tt", VisibleDropDown:=False ws.Range("A:D").AutoFilter Field:=2, Criteria1:="<>996999", VisibleDropDown:=False ws.Range("A:D").AutoFilter Field:=3, Criteria1:="<>996999", VisibleDropDown:=False ws.Range("A:D").AutoFilter Field:=4, Criteria1:="<>*贴", Operator:=xlAnd, Criteria2:="<>*片", VisibleDropDown:=False '排序数据 With ws.Sort .SortFields.Clear .SortFields.Add2 Key:=ws.Range("A2:A500"), SortOn:=xlSortOnValues, Order:=xlAscending, DataOption:=xlSortNormal .SetRange ws.Range("A1:L500") .Header = xlYes .MatchCase = False .Orientation = xlTopToBottom .SortMethod = xlPinYin .Apply End With With ActiveSheet .Columns.AutoFit .Rows.AutoFit .Rows("1:1").Insert Shift:=xlDown, CopyOrigin:=xlFormatFromLeftOrAbove .Rows("1:1").Insert Shift:=xlDown, CopyOrigin:=xlFormatFromLeftOrAbove .Rows("1:1").Insert Shift:=xlDown, CopyOrigin:=xlFormatFromLeftOrAbove End With '合并单元格 With ws.Range("A1:L1") .Merge .Value = "yyy" End With '调整列宽 ws.Columns("B:B").ColumnWidth = 7.5 ws.Columns("E:E,I:I").ColumnWidth = 3.08 End Sub 改进

.Columns("E:E").Copy Destination:=.Columns("I:I") .Columns("F:F").Copy Destination:=.Columns("J:J") '筛选数据 .Range("A:D").AutoFilter .Range("A:D").AutoFilter Field:=1, Criteria1:="<>tt", ...
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xx = np.array(x[0:5, 0: x.shape[1] - 1])

This line of code creates a new NumPy array called "xx" by selecting the first 5 rows and all columns except for the last column of an existing array "x". The syntax "x[0:5, 0: x.shape[1] - 1]" ...

from PIL import Image import numpy as np import turtle # 加载图像 img = Image.open("image.png") width, height = img.size # 图像分割，获取人物像素数据 data = np.array(img.convert("RGBA")) alpha = data[:, :, 3] mask = alpha > 0 person = np.zeros_like(data) person[mask] = data[mask] # 获取人物像素的矩形区域 non_empty_columns = np.where(person.max(axis=0) > 0)[0] non_empty_rows = np.where(person.max(axis=1) > 0)[0] xmin, xmax = non_empty_columns.min(), non_empty_columns.max() ymin, ymax = non_empty_rows.min(), non_empty_rows.max() # 初始化turtle turtle.setup(xmax - xmin + 50, ymax - ymin + 50) turtle.speed(3) turtle.hideturtle() turtle.penup() # 遍历人物像素并转换为turtle指令 for y in range(ymin, ymax+1): for x in range(xmin, xmax+1): if mask[y, x]: turtle.goto(x - width // 2 - xmin, ymax - y + 25) turtle.pendown() else: turtle.penup() # 显示turtle turtle.done()加快绘画速度，跳过空白区域

2. 获取人物像素的矩形区域：通过遍历人物像素数据，找到人物像素的最小和最大的x、y坐标，从而获取人物像素的矩形区域。 3. 初始化turtle并转换为turtle指令：根据人物像素的坐标，使用turtle库绘制人物的轮廓。...

详细解释一下这个VBA脚本的意思Option Explicit Function convolve(range1 As Range, range2 As Range) As Variant '检查输入区域是否具有相同的大小和形状 If range1.Rows.Count <> range2.Rows.Count Or range1.Columns.Count <> range2.Columns.Count Then convolve = "区域大小和形状不匹配" Exit Function End If Dim values1() As Double ' 存储第1个区域的值 Dim values2() As Double ' 存储第2个区域的值 Dim result() As Double ' 存储卷积的结果 ' 转换第1个区域的值为Double数组 ReDim values1(1 To range1.Rows.Count, 1 To range1.Columns.Count) values1 = range1.Value ' 转换第2个区域的值为Double数组 ReDim values2(1 To range2.Rows.Count, 1 To range2.Columns.Count) values2 = range2.Value ' 定义卷积的参数 Dim n As Long ' 卷积的长度 n = range1.Columns.Count + range2.Columns.Count - 1 ' 卷积的长度 ReDim result(1 To n, 1 To 1) Dim i As Long, j As Long ' 卷积运算 For i = 1 To n result(i, 1) = 0 ' 初始化卷积结果 For j = 1 To range1.Columns.Count If i - j + 1 >= 1 And i - j + 1 <= range2.Columns.Count Then result(i, 1) = result(i, 1) + values1(1, j) * values2(1, i - j + 1) End If Next j Next i convolve = result ' 将结果输出 End Function

3. If range1.Rows.Count <> range2.Rows.Count Or range1.Columns.Count <> range2.Columns.Count Then convolve = "区域大小和形状不匹配" Exit Function End If：这是一个条件语句，它用于检查输入的两个矩阵是否...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV # 读入数据 data = pd.read_excel('C:\\Users\\86183\\Desktop\\rat_eye.xlsx', header=None, index_col=0) # 提取指定基因的行数据 gene = '1389163_at' gene_data = data.loc[gene] # 计算与其他行的相关系数 corr = data.corrwith(gene_data, axis=1) # 找到与指定基因相关系数最大的几行 top_k = 100 similar_rows = corr.abs().sort_values(ascending=False)[1:top_k+1].index print('与{}最相近的{}个基因分别是：'.format(gene, top_k)) for gene_name in similar_rows: print(gene_name) # 使用LassoCV进行交叉验证，选择最优的alpha值 model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100)) X = data.loc[similar_rows].T.values y = gene_data.values model.fit(X, y) # 打印模型系数，选择重要性较高的自变量 coefficients = model.coef_ important_indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1] important_genes = [similar_rows[i] for i in important_indices] # 根据模型系数的大小，选择重要性较高的前k个自变量 k = 10 important_genes = important_genes[:k] print('选择的重要自变量有：', important_genes)我想要自动选择变量，不要自己指定变量个数

在这个代码中，LassoCV的参数max_iter设置为10000，这意味着在每个alpha值下最多迭代10000次。同时，参数cv设置为10，表示使用10折交叉验证。在这个过程中，LassoCV会自动选择alpha值，并且基于选择的alpha值对模型...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV data = pd.read_excel('C:\\Users\\86183\\Desktop\\rat_eye.xlsx',header=None,index_col=0) # 提取'1389163_at'这一行的数据 gene = '1389163_at' gene_data = data.loc[gene] # 计算与其他行的相关系数 corr = data.corrwith(gene_data,axis=1) # 找到与指定基因相关系数最大的几行 top_k = 100 similar_rows = corr.abs().sort_values(ascending=False)[1:top_k+1].index print('与{}最相近的{}个基因分别是：'.format(gene, top_k)) for gene_name in similar_rows: print(gene_name) X = data.loc[similar_rows].T.values y = gene_data.values # 使用LassoCV进行交叉验证，选择最优的alpha值 model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100)) model.fit(X, y) # 打印模型系数，选择重要性较高的自变量 coefficients = model.coef_ important_indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1][:10] important_genes = [similar_rows[i] for i in important_indices] print('选择的重要自变量有：', important_genes)帮我改进一下这个代码，还有这个选择多少个自变量只能自己决定吗？不是模型决定多少变量吗

3. 将选择重要自变量的部分，改为根据模型系数的大小选择重要性较高的前k个自变量； 4. 将选择重要自变量的个数k设置为可调参数。 关于选择自变量的个数，实际上可以通过交叉验证的方式来选择，这也是LassoCV所做的...

import pandas as pd import math as mt df = pd.read_csv('S3_8_las(1).txt', delimiter='\t') df = df.drop(['MAXRAD','MINRAD','AVERAD'], axis=1) df.to_csv('S3_8_las(2).txt', sep='\t', index=False) df = pd.read_csv('S3_8_las(2).txt', delimiter='\t') rows = df.shape[0] columns = df.shape[1] pi = mt.radians(180) with open('output.txt', 'w') as f: for j in range(0, rows): row_x = df.iloc[j].tolist() angle = 2*pi/(columns-1) for radiu, i in zip(row_x[1:],range(0,columns)): x = round(radiu*(mt.cos(angle*i)), 4) y = round(radiu*(mt.sin(angle*i)), 4) z = row_x[0] f.write(f"{x} {y} {z}\n")对这些代码进行优化

可以进行如下的优化： ... x, y, z = radiu*math.cos(angle*i), radiu*math.sin(angle*i), row_x[0] f.write(f"{x:.4f} {y:.4f} {z:.4f}\n") 这样，代码更加简洁、高效，同时也更容易维护和修改。

function highlightRows() { const rows = document.querySelectorAll('.q-table tbody tr') if (rows instanceof NodeList) { // 类型检查 for (let i = 0; i < rows.length; i++) { const stepName = rows[i].querySelectorAll('td')[10].innerText if ((event.searchInfo.ViewType === 'InProcess' || event.searchInfo.ViewType === 'All') && (stepName === 'In Clarification' || stepName === 'Supplement Event Details')) { rows[i].style.backgroundColor = 'yellow' } else { rows[i].style.backgroundColor = '' } } } }<q-table class="col-md-12" style="margin-top: 15px" dense :pagination="pagination" :rows="rows" :columns="columns" row-key="FORM_ID" :selected-rows-label="getSelectedString" selection="multiple" :loading="loading" v-model:selected="selected" > </q-table>如何使用computed属性动态绑定highlightRows

由于highlightRows是一个函数，不能直接使用computed属性来动态绑定。不过，我们可以通过computed属性来动态计算表格行的样式，从而避免频繁的DOM操作。 具体步骤如下： 1. 在data中定义需要动态计算的属性，比如...

显示excel内容的回调函数 def show_excel(self): style = ttk.Style() style.configure("MyTreeview1.Treeview", rowheight=25, borderwidth=2, relief="solid", font=('Arial', 10)) style.configure("MyTreeview1.Treeview.Heading", font=('Arial', 10, 'bold')) style.layout("MyTreeview1.Treeview", [('MyTreeview1.Treeview.treearea', {'sticky': 'nswe'})]) # 创建表格用于显示第一个工作表 columns1 = next(self.record_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) treeview1 = ttk.Treeview(self.container1, columns=columns1, show="headings", style="MyTreeview1.Treeview") treeview1.grid(row=1, column=3, rowspan=1, padx=5, pady=5, sticky="nsew") # 设置表格列的标题和宽度 for col in columns1: treeview1.heading(col, text=col) treeview1.column(col, width=100, anchor="center") # 显示第一个工作表的内容 for row in self.record_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [cell if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue treeview1.insert("", tk.END, values=row_values) columns2 = next(self.data_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) treeview2 = ttk.Treeview(self.container1, columns=columns2, show="headings") treeview2.grid(row=3, column=3, padx=5, pady=5, sticky="nsew") # 设置表格列的标题和宽度 for col in columns2: treeview2.heading(col, text=col) treeview2.column(col, width=100, anchor="center") # 显示第二个工作表的内容 for row in self.data_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [cell if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue treeview2.insert("", tk.END, values=row_values)修改代碼中顯示數據時只顯示值，不顯示其他

在代码中，将 values_only 参数设置为 True，可以仅显示单元格的值，而不是包含单元格格式和公式等其他信息。因此，将代码中的以下行： python for row in self.record_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=...

w = Range("a1").CurrentRegion.Columns.Count - 1 e = Range("a1").CurrentRegion.Rows.Count For p = 2 To e For n = 3 To w If Cells(p, n) = 0 Then Cells(p, n).Delete End If Next Next將這段代碼修改為如果等於0，就清空

For p = 2 To e For n = 3 To w If Cells(p, n) = 0 Then Cells(p, n).ClearContents ' 清空单元格内容 End If Next Next 这样，如果单元格的值等于0，就会清空它的内容。注意，使用ClearContents 方法...

w = Range("a1").CurrentRegion.Columns.Count - 1 e = Range("a1").CurrentRegion.Rows.Count For p = 3 To e For n = 3 To w If Cells(p, n) < 0.9 Then Cells(p, n).Font.Color = 192 End If Next Next修改為大於0小於0.9的單元格黃色

For p = 3 To e For n = 3 To w If Cells(p, n) > 0 And Cells(p, n) Cells(p, n).Interior.Color = vbYellow End If Next Next 这段代码会遍历当前区域中的每个单元格，如果其值大于0且小于0.9，则将其...

res = cv2.matchTemplate(char, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

具体来说，这个错误提示说明相关系数矩阵的行数（corr.rows）超出了（img.rows + templ.rows - 1），或者列数（corr.cols）超出了（img.cols + templ.cols - 1）。 这通常是由于模板图像的大小和位置与原始图像不...

YC2=X.loc[data31[data31['表面风化']=='风化'].index][X.columns[0:15]]

这是一个通过索引选取DataFrame X中表面风化为"风化"的行，并且选取这些行的前15列的操作。...selected_columns = selected_rows[X.columns[0:15]] 请注意，这里假设data31和X是已经定义和填充好的DataFrame。

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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩