用python制作一个能计算文件中平均值的代码

时间: 2024-09-26 22:08:58 浏览: 32
当然可以。在Python中,我们可以使用内置的`open()`函数打开文件,并读取文件内容。然后遍历文件中的每一行,将数字转换成浮点数并累加求和,最后除以行数得到平均值。以下是一个简单的示例,假设文件中的数据是空格分隔的: ```python def calculate_average(file_path): # 打开文件,如果不存在则抛出异常 with open(file_path, 'r') as file: # 初始化总和和计数器 total = 0.0 count = 0 # 遍历文件的每一行 for line in file: # 将每一行的内容按空格分割,获取数字列表 numbers = [float(num) for num in line.strip().split()] # 添加每个数字到总和 total += sum(numbers) # 计数器增加一行的数量 count += len(numbers) # 如果文件为空,返回0避免除以零错误 if count == 0: return 0 else: # 返回平均值 return total / count # 使用函数计算文件的平均值 file_path = "your_file.txt" # 替换为你要处理的文件路径 average = calculate_average(file_path) print(f"文件 '{file_path}' 的平均值是: {average}")
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import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)制作混淆矩阵的热力图以及多分类的roc曲线和auc值

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