str(d) Time-Series [1:108, 1] from 2014 to 2023: 7 3 13 2 4 9 4 0 0 4 ... - attr(*, "dimnames")=List of 2 ..$ : NULL ..$ : chr "患病人数"

时间: 2024-10-25 12:10:10 浏览: 20
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Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: dial tcp: lookup registry-1.docker

从 `str(d)` 的描述来看，`d` 是一个包含时间序列数据的二维数组，共有108行和1列。这个时间序列的时间范围是从2014年至2023年，每个格子表示对应年份的“患病人数”。由于 `dimnames` 属性显示有两个元素，一个是NULL，另一个是字符 "患病人数"，这意味着列名（column name）是 "患病人数"，而行并没有明确的标识（因为第一个元素是NULL）。 这表明这是一个时间序列数据集，但为了更精确地分析，通常希望看到日期作为行索引，而不是仅有的数字索引。如果你想知道如何将这种形式的数据转换成标准的时间序列格式，可以考虑使用 `xts()` 或 `zoo` 包来创建： ```R library(xts) # 如果还没安装，先装包 ts_d <- xts(d[,1], order.by = as.Date(paste("2014", seq(1, 108), sep="-"))) # 假设日期是从2014年开始逐年递增 ``` 或者 ```R library(zoo) ts_d <- zoo(d[,1], as.yearmon(seq(ymd("2014"), ymd("2023"), by="year"))) ```
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> str(predall_df) 'data.frame': 显示 9 obs. of 3 variables: $ pred_elec :List of 9 ..$ lower : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -836 -440 -361 -318 -519 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%" ..$ upper : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -143 399 480 528 334 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2

根据你提供的str(predall_df)输出结果，可以看出predall_df是一个数据框(data frame)类型的对象，其中包含了3个变量(pred_elec、pred_Power和pred_income)以及9个观测值。但是，每个变量的类型似乎不是数值型，...

> str(pred) List of 4 $ fcst :List of 3 ..$ ele_ts2 : num [1:24, 1:4] -101.9 47.7 -176.4 144 18.6 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:4] "fcst" "lower" "upper" "CI" ..$ Power_ts2 : num [1:24, 1:4] 34.4 -89.9 -54.8 64.1 35.4 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:4] "fcst" "lower" "upper" "CI" ..$ income_ts2: num [1:24, 1:4] -2239 -1174 -1001 1272 190 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:4] "fcst" "lower" "upper" "CI" $ endog : Time-Series [1:147, 1:3] from 2011 to 2023: 68.6 37.9 -79.3 11 59.5 ... ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. ..$ : NULL .. ..$ : chr [1:3] "ele_ts2" "Power_ts2" "income_ts2" $ model :List of 10 ..$ varresult :List of 3 .. ..$ ele_ts2 :List of 12

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这段代码是用Python的Pandas和Scikit-learn库进行数据预处理和聚类分析的。首先，从一个csv文件中读取数据，然后进行数据清洗，去除缺失值和异常值，再将数据保存为新的csv文件。接着，读取新的csv文件，对数据进行...

import datetime def Do_ARMA(TRADE_ADDRESS,TrainTime,PredictTime,p,q,Draw=False): Tag_Time_Series=GetTimeSeries(TRADE_ADDRESS) ARMA_Time=[PredictTime[0]-timedelta(32),PredictTime[0]-timedelta(1)] #ARMA_Time=[pd.datetime(2015,10,31),pd.datetime(2015,11,30)] Tag_Time_Series=Get_Part_of_TimeSeries(Tag_Time_Series,ARMA_Time) #ARMA model from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA arma_mod=ARMA(Tag_Time_Series,(p,q)).fit() Predict=arma_mod.predict(start=str(PredictTime[0]),end=str(PredictTime[1])) if Draw==True: plt.rc('figure',figsize=(12,8)) plt.plot(arma_mod.fittedvalues,'r') plt.plot(Tag_Time_Series,'b') plt.plot(Predict,'g-') return Predict

3. 从时间序列数据中截取出上述时间段的数据（Get_Part_of_TimeSeries(Tag_Time_Series,ARMA_Time)）。 4. 使用 ARMA 模型训练数据（ARMA(Tag_Time_Series,(p,q)).fit()），其中 p 和 q 是模型的超参数。 5. 对...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

4. Instead of using a series of if statements to find the voltage reference column, you can use the loc accessor with a boolean mask to select the first column that starts with 'bat_module_voltage...

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据，其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型，非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化，但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力，可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7'...

strptime() argument 0 must be str, not <class 'pandas.core.series.Series'>

This error message occurs when you try to pass a Pandas Series object as the argument to the strptime() function in Python. The strptime() function is used to convert a string representation of a date...

用C++编写程序，实现以下问题2、题目ID Codes（POJ1146） Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K 描述： It is 2084 and the year of Big Brother has finally arrived, albeit a century late. In order to exercise greater control over its citizens and thereby to counter a chronic breakdown in law and order, the Government decides on a radical measure--all citizens are to have a tiny microcomputer surgically implanted in their left wrists. This computer will contains all sorts of personal information as well as a transmitter which will allow people's movements to be logged and monitored by a central computer. (A desirable side effect of this process is that it will shorten the dole queue for plastic surgeons.) An essential component of each computer will be a unique identification code, consisting of up to 50 characters drawn from the 26 lower case letters. The set of characters for any given code is chosen somewhat haphazardly. The complicated way in which the code is imprinted into the chip makes it much easier for the manufacturer to produce codes which are rearrangements of other codes than to produce new codes with a different selection of letters. Thus, once a set of letters has been chosen all possible codes derivable from it are used before changing the set. For example, suppose it is decided that a code will contain exactly 3 occurrences of a', 2 of b' and 1 of c', then three of the allowable 60 codes under these conditions are: abaabc abaacb ababac These three codes are listed from top to bottom in alphabetic order. Among all codes generated with this set of characters, these codes appear consecutively in this order. Write a program to assist in the issuing of these identification codes. Your program will accept a sequence of no more than 50 lower case letters (which may contain repeated characters) and print the successor code if one exists or the message No Successor' if the given code is the last in the sequence for that set of characters. 输入： Input will consist of a series of lines each containing a string representing a code. The entire file will be terminated by a line consisting of a single #. 输出： Output will consist of one line for each code read containing the successor code or the words 'No Successor'. 样例输入 abaacb cbbaa # 样例输出 ababac No Successor

while(cin >> str && str[0] != '#') { if(next_permutation(str, str + strlen(str))) cout << str ; else cout ; } return 0; } 首先，我们定义了一个字符数组 str 来存储输入的字符串。 然后，在...

def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') pass,把上述def函数封装成web接口，同时进行具体说明要如何进行调用

arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7'...

错误于downloadFile(url, destfile = destfile, mode = "wb"): Failed to download D://GSE140797_series_matrix.txt.gz!怎么解决

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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。