stat求特征值的代码
时间: 2023-10-23 16:03:10 浏览: 39
求特征值的统计代码可以使用Python中的numpy库来实现。以下是一个简单的代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义一个矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 求矩阵的特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)
# 打印特征值
for eigenvalue in eigenvalues:
print(eigenvalue)
```
在这个代码示例中,首先我们导入了numpy库。然后,我们创建了一个3x3的矩阵。接下来,使用`np.linalg.eigvals()`函数求解矩阵的特征值,并将特征值保存在`eigenvalues`变量中。
最后,我们使用一个循环遍历打印出每个特征值。因为求解的是一个3x3的矩阵,所以结果将会有3个特征值。
注意,这只是一个简单的例子,实际中可能会使用更复杂的矩阵,并根据实际需求进行相应的代码调整。
相关问题
python制作# Johansen检验 附有代码
Johansen检验是用于检验时间序列之间协整关系的一种常用方法。在Python中,可以使用statsmodels库来进行Johansen检验的实现。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen
# 生成一个随机的3个时间序列数据
np.random.seed(123)
data = np.random.randn(100, 3)
df = pd.DataFrame(data, columns=['x1', 'x2', 'x3'])
# 进行Johansen检验
jres = coint_johansen(df, 0, 1)
# 输出结果
print('Eigenvalues: ', jres.eig)
print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals)
print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals)
```
在上面的例子中,我们首先使用numpy生成了一个包含3个时间序列的数据集,然后使用coint_johansen函数进行了Johansen检验。最后输出了检验结果,包括特征值、迹统计量的临界值和最大特征值统计量的临界值。
需要注意的是,Johansen检验需要满足一些假设条件,比如时间序列需要是平稳的、线性且无趋势的等。因此,在使用Johansen检验时需要对数据进行一些预处理,以确保满足这些假设条件。
def GenerateTrainData(stat, trainresult): X = [] y = [] for index, rows in trainresult.iterrows(): winteam = rows['WTeam'] loseteam = rows['LTeam'] winelo = GetElo(winteam) loseelo = GetElo(loseteam) # 主场加100 if rows['WLoc'] == 'H': winelo = winelo+100 else: loseelo = loseelo+100 # 把elo当为评价每个队伍的第一个特征值 fea_win = [winelo] fea_lose = [loseelo] for key, value in stat.loc[winteam].iteritems(): fea_win.append(value) for key, value in stat.loc[loseteam].iteritems(): fea_lose.append(value) if np.random.random() > 0.5: X.append(fea_win+fea_lose) y.append(0) else: X.append(fea_lose+fea_win) y.append(1) # 更新team elo分数 win_new_score, lose_new_score = CalcElo(winteam, loseteam) team_elos[winteam] = win_new_score team_elos[loseteam] = lose_new_score return np.nan_to_num(X),y
这段代码是用于生成机器学习所需的训练数据。其中,stat 指代每个队伍的统计数据,trainresult 指代比赛结果数据。对于每一场比赛,先获取胜利队伍和失败队伍的 Elo 等级分,并在主场胜者 Elo 等级分加 100。然后,将胜利队伍和失败队伍的 Elo 等级分以及统计数据作为特征值,组合成特征向量。接着,根据 0.5 的概率将特征向量和胜负标签(0 表示胜利队伍,1 表示失败队伍)加入到训练数据集中。最后,根据比赛结果更新每个队伍的 Elo 等级分,并返回训练数据集 X 和对应的标签 y。值得注意的是,这里使用了 np.nan_to_num 函数将特征向量中的 NaN 值替换为 0。
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