首页import pandas as pd import numpy as np import lyapunov import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将第一列设为时间戳 data[0] = pd.to_datetime(data[0], format='%Y%m%d%H%M%S') # 将第二列数据转换为numpy数组 values = np.array(data[1]) # 计算lyapunov置数 lyap = lyapunov.mLE(values, tau=1, embDim=5) # 绘图 plt.plot(lyap) plt.show()以上代码运行时报错如下ValueError: time data '1' does not match format '%Y%m%d%H%M%S' (match)，改写代码解决问题

import pandas as pd import numpy as np import lyapunov import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将第一列设为时间戳 data[0] = pd.to_datetime(data[0], format='%Y%m%d%H%M%S') # 将第二列数据转换为numpy数组 values = np.array(data[1]) # 计算lyapunov置数 lyap = lyapunov.mLE(values, tau=1, embDim=5) # 绘图 plt.plot(lyap) plt.show()以上代码运行时报错如下ValueError: time data '1' does not match format '%Y%m%d%H%M%S' (match)，改写代码解决问题

时间: 2023-12-03 08:43:54 浏览: 128

python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

python数据分析与可视化 python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) # 计算每列的平均值 data_mean = data.mean() # 绘制直方图 data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue', edgecolor='black') # 设置标题和标签 plt.title('Histogram of A') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先导入了必要的Python库，并创建了一个包含随机数的DataFram

可以尝试将时间戳的格式修改为正确的格式，例如： ``` # 读取csv文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将第一列设为时间戳，修改日期格式为"%Y-%m-%d %H:%M:%S" data[0] = pd.to_datetime(data[0], format='%Y%m%d%H%M%S').apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 将第二列数据转换为numpy数组 values = np.array(data[1]) # 计算lyapunov置数 lyap = lyapunov.mLE(values, tau=1, embDim=5) # 绘图 plt.plot(lyap) plt.show() ``` 这样就可以正确读取时间戳并计算lyapunov置数了。

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