x1=np.array(DATA.loc[,'单价（元/平米）'])

时间: 2024-04-17 07:28:15 浏览: 56
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商品查找，单价计算

在这个代码中，`DATA` 是一个 DataFrame 对象，`x1` 是一个 numpy 数组。`np.array()` 函数用于将 `DATA.loc[,'单价（元/平米）']` 的结果转换为 numpy 数组。`DATA.loc[,'单价（元/平米）']` 表示从 DataFrame `DATA` 中选择 `单价（元/平米）` 这一列数据。 所以，`x1=np.array(DATA.loc[,'单价（元/平米）'])` 的作用是将 DataFrame `DATA` 中的 `单价（元/平米）` 这一列数据转换为 numpy 数组并赋值给变量 `x1`。
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

4. 在第14行中，应该将data.insert(0,'Ones',1)改为data.insert(0,'Ones',np.ones(len(data)))，以便将1插入到整个列中。 5. 在第16行中，应该将clos改为cols，因为该变量代表“列数”。 6. 在第18行中，应该将...

1. 给定 6 个样本，试用 parzen 窗方法估计它们的概率密度 x1 = np.array([-2.1, -1.3, -0.4, 1.9, 5.1, 6.2]) x2 = np.array([3.2, 3.6, 3, 6, 2.5, 1.1]) 2. 生成10000个均值为0，方差为1的一维正态分布样本。在样本集中随机选择1、16、256 个样本，使用Parzen窗估计概率密度。比较窗宽h1取不同值时的估计结果。

x1 = np.array([-2.1, -1.3, -0.4, 1.9, 5.1, 6.2]) x2 = np.array([3.2, 3.6, 3, 6, 2.5, 1.1]) h = 1 # 窗宽 for i in range(len(x1)): density = parzen_density_estimate(x1[i], x1, h) print(f"The density...

显示代码中y_rec的函数表达式：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量：snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): ...

data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis y = np.array(y) #创建决策树算法对象 tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) #构建决策树 tree_clf.fit(x,y) #绘制决策树结构 tree.plot_tree(tree_clf) from matplotlib.colors import ListedColormap plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #定义绘制决策树边界的函数 def plot_decision_boundary(clf, X, y, axes=[0, 10 , 0 , 5], data=True, legend=False, plot_training=True): x1s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100) x2s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100) x1, x2 = np.meshgrid(x1s, x2s) X_new = np.c_[x1.ravel(), x2.ravel()] y_pred = clf.predict(X_new).reshape(x1.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#fafab0', '#0909ff', '#a0faa0']) plt.contourf(x1, x2, y_pred, alpha=0.3, cmap=custom_cmap) if not data: custom_cmap2 = ListedColormap(['#7d7d58', '#4c4c7f', '#507d50']) plt.contour(x1, x2, y_pred, cmap=custom_cmap2, alpha=0.8) if plot_training: plt.plot(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], "yo", label="0") plt.plot(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1],"bs", label="1") plt.axis(axes) if data: plt.xlabel("属性",fontsize=14) plt.ylabel("特征",fontsize=14) else: plt.xlabel(r"$x_1$", fontsize=18) plt.xlabel(r"$x_2$", fontsize=18,rotation=0) if legend: plt.legend(loc="lower right", fontsize=14) tree_clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) tree_clf2 = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=4,random_state=43) tree_clf1.fit(x,y) tree_clf2.fit(x,y) plt.figure(figsize=(15,6)) plt.subplot(121) plot_decision_boundary(tree_clf1, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖一') plt.subplot(122) plot_decision_boundary(tree_clf2, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖二')

然后使用特征x和特征y进行分类，其中x取data的第3到第5列，y取data的diagnosis列。接着，创建决策树对象，并使用fit()方法进行训练。最后使用plot_decision_boundary()函数绘制决策树的结构和决策边界。该函数会根据...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target print('Class labels:', np.unique(y)) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') if test_idx: # plot all samples X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='y', edgecolor='black', alpha=1.0, linewidth=1, marker='o', s=100, label='test set') forest = RandomForestClassifier(criterion='gini', n_estimators=20,#叠加20决策树 random_state=1, n_jobs=4)#多少随机数进行运算 forest.fit(X_train, y_train) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=forest, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300) plt.show()

以上代码主要是导入了一些常用的python第三方库，包括matplotlib，numpy，sklearn等，对数据集进行处理，并使用随机森林分类器训练模型。其中，iris数据集是一个常用的分类数据集，包含了150个样本和4个特征，随机...

import matplotlib.pyplot as plt import xlutils import openpyxl import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets wk = openpyxl.load_workbook("D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xlsx") ws = wk.active data= xlrd.open_workbook('D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xls') worksheet = data.sheet_by_name("Sheet1") X = data[:, :2] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape) # 绘制数据分布图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show() estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 # 绘制k-means结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] x2 = X[label_pred == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show()

- 第10行使用 [:, :2] 将数据集中的前两列数据存储在 X 变量中（注意：应该使用 np.array(data) 将数据转换为 numpy 数组后再进行索引） - 第12至19行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将数据集 X 中的前两列特征...
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python求2. (论述题) 根据经验，今天与昨天的湿度差及今天的压温差（气压与温度之差）是预报明天是否下雨的两个重要因素。现收集一批样本数据如下表，今测得 x1 = 0.6, x2 = 3.0, 假定两组的协方差矩阵相等 （数据附件：exec5.5.xlsx） exec5.5.xlsx （1）试给出判别规则； （2）根据测得数据 x1 = 0.6, x2 = 3.0, 预报明天是否下雨。

mu1 = np.array(data.loc['Rain', ['Humidity Difference', 'Pressure-Temperature Difference']].mean()) mu2 = np.array(data.loc['No Rain', ['Humidity Difference', 'Pressure-Temperature Difference']].mean...

如下：请根据这些数据，按照以下步骤进行灰色马尔科夫链模型和加权灰色马尔科夫链模型的分析，用详细代码给出分析过程，代码一定要正确！并尽可能给出相应的图形展示： 1. 对数据进行预处理，以便于后续的模型分析和预测。 2. 对数据进行灰色马尔科夫链建模，得到预测值，计算模型参数。 3. 对模型预测的结果进行检验 ，包括残差检查 、关联度检验和后验差检验。 4. 划分系统状态，检验所得序列是否具有马氏性。 5. 计算灰色马尔可夫链理论下的状态转移概率矩阵。 6. 对灰色马尔科夫链模型进行预测，得到未来的状态概率分布和预测值。 8. 用加权灰色马尔科夫链模型进行建模，包括对权重的选择和调整。 9. 计算加权灰色马尔可夫链理论下的状态转移概率矩阵，对加权灰色马尔科夫链模型进行预测，得到未来的预测值。 8. 可视化以上所有的预测结果。 data close 2023-2-1 264.89 2023-2-2 258.94 2023-2-3 253.44 2023-2-6 250.33 2023-2-7 248.94 2023-2-8 248.45 2023-2-9 251.66 2023-2-10 247.75 2023-2-13 255.56 2023-2-14 250.58 2023-2-15 249.22 2023-2-16 246.22 2023-2-17 233.44 2023-2-20 233.59 2023-2-21 230.56 2023-2-22 227.48 2023-2-23 229.57 2023-2-24 225.22 2023-2-27 222.83 2023-2-28 224.39

X1 = np.array(df['cumulative'][1:]) X1 = X1.reshape((n-1, 1)) B = np.ones((n-1, 2)) B[:, 1] = -1 * np.arange(1, n) Y = df['close'][1:].values 接着，可以使用最小二乘法求解出参数a和u，并计算出残差...
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![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
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Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。