R代码班变异函数纵坐标怎么修改数值

如果你要修改 R 代码中某个函数的纵坐标数值，可以使用参数来控制。具体来说，你需要查看该函数的帮助文档，找到控制纵坐标的参数，然后修改该参数的值即可。

例如，如果你要修改 ggplot2 包中的某个图层的纵坐标数值，可以使用 scale_y_continuous() 函数来控制。这个函数可以接受多个参数，包括 limits（设置坐标轴的上下限）、breaks（设置坐标轴的刻度标签）、labels（设置坐标轴的刻度标签文字）、expand（设置坐标轴的边缘空白大小）等等。

下面是一个示例代码，展示如何使用 scale_y_continuous() 函数来修改 ggplot2 包中某个图层的纵坐标数值：

library(ggplot2)

# 生成示例数据
data <- data.frame(x = 1:10, y = 1:10)

# 绘制散点图
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point()

# 修改纵坐标数值
p + scale_y_continuous(limits = c(0, 20))

这段代码会生成一个散点图，并将纵坐标数值限制在 0 到 20 之间。你可以根据需要修改 limits 参数的值来调整纵坐标数值的范围。

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半变异函数的纵坐标通常是方差或协方差，具体的设置要根据数据的特点和分析目的来确定。一般来说，可以先计算出数据的半变异函数值，然后将其在纵坐标上绘制出来。在绘制时，可以使用对数尺度或标准化尺度来展示数据的变化趋势。在使用对数尺度时，可以通过取对数来将数据的范围缩小，使得变异函数更易于观察。在使用标准化尺度时，可以将数据转换为标准正态分布，以便更好地比较不同数据集之间的变异情况。

写一段python代码，读取一个csv文件，该文件没有表头，第一列为时间编号,编号以1,2,3……这样自然数的形式出现，第二列为充电量数值，将该数据集的前90%划分为训练集，其余部分设置为测试集，利用遗传算法改进的lstm模型预测该时间序列，并打印rmse作为评价指标，并分别绘制训练集的真实值和预测值图片以及测试集的真实值和预测值图片，两张图片的横坐标单位为time/h，纵坐标单位为kwh

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
data = df.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.9)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

# 定义LSTM模型
def create_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(1))
    optimizer = Adam(lr=0.001)
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)
    return model

# 定义遗传算法参数
pop_size = 30
chromo_size = 50
pc = 0.8
pm = 0.1
max_iter = 50

# 定义适应度函数（RMSE）
def fitness(y_true, y_pred):
    mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
    rmse = np.sqrt(mse)
    return 1 / (rmse + 1e-6)

# 定义遗传算法函数
def genetic_algorithm(model, train_data):
    input_shape = (train_data.shape[1], 1)
    pop = np.random.uniform(-1, 1, size=(pop_size, chromo_size))
    fitness_history = []
    best_chromo = None
    best_fitness = 0
    for i in range(max_iter):
        # 计算适应度
        fitness_values = []
        for j in range(pop_size):
            weights = pop[j]
            model.set_weights(weights.reshape(input_shape[0], input_shape[1]))
            y_pred = model.predict(train_data.reshape(-1, input_shape[0], 1))
            y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
            fitness_values.append(fitness(train_data[input_shape[0]:], y_pred[:-1]))
            if fitness_values[-1] > best_fitness:
                best_chromo = weights
                best_fitness = fitness_values[-1]
        fitness_history.append(best_fitness)
        # 选择
        selected_pop = []
        for j in range(pop_size):
            idx = np.random.choice(range(pop_size), size=2, replace=False)
            if fitness_values[idx[0]] >= fitness_values[idx[1]]:
                selected_pop.append(pop[idx[0]])
            else:
                selected_pop.append(pop[idx[1]])
        # 交叉
        for j in range(0, pop_size, 2):
            if np.random.rand() < pc:
                idx = np.random.choice(range(chromo_size), size=2, replace=False)
                selected_pop[j][idx[0]:idx[1]] = selected_pop[j+1][idx[0]:idx[1]]
                selected_pop[j+1][idx[0]:idx[1]] = selected_pop[j][idx[0]:idx[1]]
        # 变异
        for j in range(pop_size):
            if np.random.rand() < pm:
                idx = np.random.choice(range(chromo_size))
                selected_pop[j][idx] = np.random.uniform(-1, 1)
        pop = selected_pop
    return best_chromo, fitness_history

# 训练模型
input_shape = (train_data.shape[1], 1)
model = create_model(input_shape)
best_chromo, fitness_history = genetic_algorithm(model, train_data)
model.set_weights(best_chromo.reshape(input_shape[0], input_shape[1]))
y_pred_train = model.predict(train_data.reshape(-1, input_shape[0], 1))
y_pred_train = scaler.inverse_transform(y_pred_train)
rmse_train = np.sqrt(mean_squared_error(train_data[input_shape[0]:], y_pred_train[:-1]))

# 预测测试集
y_pred_test = []
last_seq = train_data[-input_shape[0]:]
for i in range(len(test_data)):
    pred = model.predict(last_seq.reshape(1, input_shape[0], 1))
    y_pred_test.append(pred[0][0])
    last_seq = np.concatenate([last_seq[1:], pred], axis=0)
y_pred_test = np.array(y_pred_test).reshape(-1, 1)
y_pred_test = scaler.inverse_transform(y_pred_test)
rmse_test = np.sqrt(mean_squared_error(test_data, y_pred_test))

# 绘制图像
time_train = np.arange(input_shape[0], input_shape[0]+len(train_data), 1)
time_test = np.arange(input_shape[0]+len(train_data), input_shape[0]+len(data), 1)
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(time_train, train_data, label='Actual Train')
plt.plot(time_train, y_pred_train[:-1], label='Predicted Train')
plt.plot(time_test, test_data, label='Actual Test')
plt.plot(time_test, y_pred_test, label='Predicted Test')
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('LSTM Predict')
plt.legend()
plt.show()

print('RMSE of train:', rmse_train)
print('RMSE of test:', rmse_test)

需要注意的是，由于遗传算法的随机性，每次运行结果可能不一样。