a = np.array(range(len(movie_data))) b = np.array(movie_data) z = np.poly1d(np.polyfit(a,b , 10)) axes[1].plot(a, z(a), 'r',lw = 1.5)这里的z(a什么意思)
时间: 2023-06-20 15:03:57 浏览: 46
在这段代码中,np.polyfit() 函数用于拟合一条多项式回归曲线,其返回值是一个多项式对象(即 z)。而 z(a) 则是使用该多项式对象对输入的自变量 a 进行求值,得到对应的因变量值,即得到拟合曲线上的纵坐标值。这里的 z(a) 即为根据输入的自变量 a,使用多项式对象 z 拟合得到的拟合曲线上的纵坐标值。
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input_data = np.array(input_data)
input_data = np.array(input_data)是将列表input_data转换为NumPy数组的函数。NumPy是Python中用于科学计算和数值计算的重要库,提供了高效的数组和矩阵运算功能。与Python自带的列表(list)相比,NumPy数组具有更高效的运算速度和更少的内存占用。
在这里,我们将列表input_data转换为NumPy数组,可以方便地应用NumPy提供的数组函数进行数据处理和计算。例如,我们可以通过input_data.mean()来计算input_data的平均值,或者通过input_data.std()来计算input_data的标准差。需要注意的是,如果input_data中的元素类型不一致,可能会导致转换失败或者转换结果不符合预期。因此,在使用np.array()函数时,需要确保输入的列表中的元素类型是一致的。
wine_data=np.array(wine_data)
这段代码将wine_data转换为一个NumPy数组。NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库,它提供了多维数组对象和一系列的数学函数,可以用于处理大规模数据和矩阵计算等。通过将wine_data转换为NumPy数组,可以方便地对数据进行处理和分析。
该代码中使用np.array()函数将wine_data转换为NumPy数组,wine_data为之前读入的数据集。转换后得到的NumPy数组可以用于进行各种数据分析和建模任务。