pylab.plot(t, y[0], t, y[1])是什么意思

时间: 2024-06-02 21:09:26 浏览: 47
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Python使用pylab库实现画线功能的方法详解

star5星 · 资源好评率100%
这行代码使用 Matplotlib 库中的 pylab 模块来绘制两条曲线。其中 t 是一个时间序列，y 是一个包含两个序列的数组，y[0] 和 y[1] 分别表示两条曲线的纵坐标序列。这行代码相当于同时绘制了两条曲线，一条以 t 为横坐标，y[0] 为纵坐标，另一条以 t 为横坐标，y[1] 为纵坐标。
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例如，如果有一个x和y的列表，你可以使用plt.plot(x, y)来创建一条线。对于离散的点，通常会使用scatter函数，如plt.scatter(x, y)，这将在指定位置绘制散点图。 在画图基础部分，huatu.py可能包括了以下内容...
gz

pylab第三方包

pylab.plot(x, y) pylab.xlabel('X轴') pylab.ylabel('Y轴') pylab.title('平方关系示例') pylab.show() 这个例子展示了如何使用pylab绘制一个线性关系的图形，并添加了轴标签和标题。通过不断探索和实践，你...

运行以下代码from scipy.integrate import odeint import numpy as np import pylab as plt yx=lambda y,x:[y[1],np.sqrt(1+y[1]**2)/5/(1-x)] x0=np.arange(0,1,0.00001) y0=odeint(yx,[0,0],x0) plt.rc('font,size=16') plt.plot(x0,y0[:,0]);plt.show()

这段代码的目的是绘制函数 y 关于 x 的图像，其中 y 是常微分方程 dy/dx = y[1]，y[1] 是另一个函数关于 x 的导数。根据代码中的初始条件，这是一个二阶常微分方程，并使用 odeint 函数对其进行求解。 请注意，在...

python中rcparams_Python pylab.rcParams方法代码示例

ax.plot(x, y) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_title('Sine Wave') plt.show() 在这个示例中，我们使用pylab.rcParams方法更改了Matplotlib库的默认参数，如图形尺寸、分辨率、字体大小、轴...

import scipy.signal as signal import numpy as np import pylab as pl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) ''' 一阶滞后滤波法 a: 滞后程度决定因子，0~1 ''' def FirstOrderLag(inputs,a): tmpnum = inputs[0] #上一次滤波结果 for index,tmp in enumerate(inputs): inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return inputs path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] y=FirstOrderLag(x1,0.48) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x2, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 将python代码转化成matlab代码

inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return inputs path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) ...

from pylab import * ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X = np.arange(-5,5,0.25) Y = np.arange(-5,5,0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) #plot_surface函数用于绘制曲面 ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm) show()这段代码生成的函数原型是什么

plot_surface(X, Y, Z, *, alpha=None, antialiased=None, cmap=None, color=None, facecolors=None, norm=None, rstride=None, shade=None, stride=None, **kwargs) 其中，X、Y、Z三个参数分别表示数据的横...

#程序文件ex10_3.pyimport numpy as npimport statsmodels.formula.api as smfimport pylab as pltx = np.arange(17, 30, 2); a = np.loadtxt('data10_3.txt')plt.rc('text', usetex=True); plt.rc('font', size=16)plt.plot(x, a[0], '*', label='$y_1$')plt.plot(x, a[1], 'o', label='$y_2$')x = np.hstack([x, x]); d = {'y': a.flatten(), 'x': x}re = smf.ols('y~x+I(x**2)', d).fit()print(re.summary()); print('残差的方差：', re.mse_resid)plt.legend(); plt.show()修改这个代码，使它可以运行出结果

# 将 plt.plot(x, a[0], '*', label='$y_1$') 和 plt.plot(x, a[1], 'o', label='$y_2$') 中的 a[0] 和 a[1] 改为 a[:,0] 和 a[:,1]，这样可以正确地读取数据 # 增加一个 plt.show()，这样可以正确地显示图像

from pylab import * ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X = np.arange(-5, 5, 0.25) Y = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) #生成网格点坐标矩阵 R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) #plot_surface函数用于绘制曲面 ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm) show()这段代码生成的函数原型是什么

plot_surface(X, Y, Z, *, alpha=None, antialiased=None, cmap=None, color=None, facecolors=None, norm=None, rstride=None, shade=None, stride=None, **kwargs) 其中，X、Y、Z三个参数分别表示数据的横...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 上述代码建立的模型对于的方程是什么

这两个模型分别用于预测目标变量y和特征变量X之间的关系。 对于线性回归模型，它的方程可以表示为： y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn 其中，y是目标变量，x1, x2, ..., xn是特征变量，b0, b1, b2, ..., bn是...

# -*-coding:utf-8 -*- import numpy as np from scipy import interpolate import pylab as pl x = np.linspace(0, 10, 11) # x=[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.] y = np.sin(x) xnew = np.linspace(0, 10, 101) pl.plot(x, y, "ro") for kind in ["nearest", "zero", "slinear", "quadratic", "cubic"]: # 插值方式 # "nearest","zero"为阶梯插值 # slinear 线性插值 # "quadratic","cubic" 为2阶、3阶B样条曲线插值 f = interpolate.interp1d(x, y, kind=kind) # ‘slinear’, ‘quadratic’ and ‘cubic’ refer to a spline interpolation of first, second or third order) ynew = f(xnew) pl.plot(xnew, ynew, label=str(kind)) pl.legend(loc="lower right") pl.show()请将这段代码改成在2006年到2021年间人口population = [113,111,113,113,117,121,125,130,136,143,140,127,120,92,79]

代码改动如下： python import numpy as np from scipy import interpolate ...注意，原代码使用的是 pylab 库，该库已经被弃用，建议使用 matplotlib.pyplot 库。另外，代码中的 pl 库应该改成 plt 库。

import pandas as pd timesalary = pd.read_csv("mxdata.txt") import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pylab as pyl plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() feature_cols = ['温度'] X = timesalary[feature_cols] y = timesalary.销售量 model.fit(X,y) plt.scatter(timesalary.温度, timesalary.销售量) plt.plot(timesalary.温度, model.predict(X) , color='blue') pyl.title("模型方程：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_)) plt.xlabel('温度/摄氏度') plt.ylabel('销售量/个') plt.savefig('yuce.png') plt.show() print("截距与斜率:",model.intercept_,model.coef_) print("该线性回归方程组公式为：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_))详细解释代码

这段代码是一个简单的线性回归模型。...最后，使用 Matplotlib 库的 scatter() 函数和 plot() 函数来绘制数据点和回归线，并将结果保存为 "yuce.png" 文件。截距和斜率以及线性回归方程的公式也被打印出来。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pylab import * #支持中文 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' # 将x周的刻度线方向设置向内 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' # 将y轴的刻度方向设置向内 data = pd.read_csv("D:\OneDrive\桌面\工作簿1.csv") xdata = data.loc[:, 'x'] ydata = data.loc[:, 'y'] plt.plot(xdata, ydata, color='blue', linewidth=1.2, mec='r', mfc='w', label=u'curve') # color可自定义折线颜色，marker可自定义点形状，label为折线标注 plt.legend() plt.xlabel(u'x-data', size=12) plt.ylabel(u'y-data', size=12) plt.show() 写出该段代码的设计思路

1. 导入 matplotlib.pyplot、pandas 和 pylab 模块。 2. 设置 matplotlib 的中文字体支持和刻度线方向设置。 3. 使用 pandas 模块读取 CSV 文件中的数据。 4. 从读取的数据中获取 x 和 y 轴的数据。 5. 使用 plt...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from scipy.interpolate import make_interp_spline from pylab import *#支持中文 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' # 将x周的刻度线方向设置向内 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' # 将y轴的刻度方向设置向内 data = pd.read_csv("D:\OneDrive\桌面\工作簿1.csv") x = data.loc[:, 'x'] y = data.loc[:, 'y'] x_smooth = np.linspace(x.min(),x.max(), 200) y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth) #将数据平滑处理 plt.xlabel('λ', size=12) plt.ylabel('A', size=12) plt.plot(x_smooth,y_smooth,c='red') #绘制曲线图 plt.show() 写出该段代码的设计思路

1. 首先导入所需要的库，包括matplotlib、pandas、numpy和scipy.interpolate中的make_interp_spline函数。 2. 设置中文支持和刻度方向。 3. 读取CSV文件中的数据，将x和y轴的数据分别存储到变量x和y中。 4. 通过...

这段代码哪里不对：import pandas as pd import pymysql import matplotlib.pylab as plt #解决中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] conn = pymysql.connect( host = '192.168.8.129', user = 'root', passwd = '123456', db = 'stock', port=3306, charset = 'utf8' ) df = pd.read_sql('select * from largest_amplitude',conn) plt.figure(figsize=(13,9)) plt.xlabel('股票名称') plt.ylabel('振幅') plt.title('五天内振幅最大的十只股票折线图',fontsize=18) x=df['stock_name'] y=df['amplitude'] plt.plot(x,y,color='blue',linewidth=1) plt.show()

plt.plot(df['stock_name'], df['amplitude'], color='blue', linewidth=1) # 显示图形 plt.show() # 关闭数据库连接 conn.close() 在上面的代码中，我们加入了异常处理机制，使用try-except结构来捕捉连接...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

轮廓系数法则使用轮廓系数来度量聚类的有效性，它的基本思想是聚类效果越好，同一聚类类别内部的数据点越紧密，不同聚类类别之间的数据点越分散，因此轮廓系数的取值范围在 [-1, 1] 之间，越接近 1 表示聚类效果越好...

from pylab importrc #pylab为matplotlib的接口 from sympy.plotting import plot3d from sympy.abcimport x,y #引进符号变量x,y from sympy.functions import sin,sqrt rc('font',size=16);rc('text',usetex=True) plot3d(sin(sqrt(x**2+y**2)),(x,-10,10),(y,-10,10),xlabel='$x$ylabel='$y$') 可是我在这段程序中因为使用latex语言而出错了

plot3d(sin(sqrt(x**2+y**2)), (x, -10, 10), (y, -10, 10), xlabel='$x$', ylabel='$y$') 这段代码使用了Sympy库来进行三维绘图。在这里，我们首先导入了需要的模块和符号变量。然后，我们使用plot3d函数来...

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="*",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

1. 数据预处理：使用MinMaxScaler对数据进行了最小最大标准化处理，将所有特征缩放到0到1之间。 2. 聚类过程：使用MiniBatchKMeans算法对处理后的数据进行聚类，聚为3类。拟合完成后，输出预测标签pre_clu。 3. ...

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=['Sepal_Length', 'Sepal_Width', 'Petal_Length', 'Petal_Width']) iris_data['target'] = iris.target print(iris_data) def plot_iris(iris, col1, col2): sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="target", fit_reg=False) plt.xlabel(col1) plt.ylabel(col2) plt.title('鸢尾花种类分布图') plt.show() plot_iris(iris_data, 'Sepal_Width', 'Petal_Length')请根据上述代码写一份详细解析

sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="target", fit_reg=False) plt.xlabel(col1) plt.ylabel(col2) plt.title('鸢尾花种类分布图') plt.show() plot_iris(iris_data, 'Sepal_Width', 'Petal_Length') ...
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

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