根据预测明年的平均工资这段代码int next_year = sample_data[sample_size - 1].year + 1; float next_salary = a * next_year + b; printf("The predicted average salary for %d is %.2f\n", next_year, next_salary);写出一个可以查看任一年的平均工资

时间: 2023-12-14 14:35:38 浏览: 30
可以根据上面的代码稍加修改,让用户输入任意想要查询的年份,然后输出该年份的预测平均工资。具体代码如下: ```c #include <stdio.h> #define MAX_SIZE 100 struct salary_data { int year; float salary; }; int main() { int sample_size, query_year; float a, b; struct salary_data sample_data[MAX_SIZE]; // 读入样本数据 printf("Please enter the number of years for which you have salary data: "); scanf("%d", &sample_size); printf("Please enter the salary data:\n"); for (int i = 0; i < sample_size; ++i) { scanf("%d %f", &sample_data[i].year, &sample_data[i].salary); } // 计算线性回归系数 float x_sum = 0, y_sum = 0, xy_sum = 0, x2_sum = 0; for (int i = 0; i < sample_size; ++i) { float x = sample_data[i].year, y = sample_data[i].salary; x_sum += x; y_sum += y; xy_sum += x * y; x2_sum += x * x; } a = (sample_size * xy_sum - x_sum * y_sum) / (sample_size * x2_sum - x_sum * x_sum); b = (y_sum - a * x_sum) / sample_size; // 查询任意年份的预测平均工资 printf("Please enter the year for which you want to predict the average salary: "); scanf("%d", &query_year); float predicted_salary = a * query_year + b; printf("The predicted average salary for %d is %.2f\n", query_year, predicted_salary); return 0; } ``` 这个程序可以读入任意数量的样本数据,并且计算出对应的线性回归系数。用户可以输入任意想要查询的年份,然后程序会输出该年份的预测平均工资。

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#include <stdio.h> typedef struct { int year; float salary; } Data;//定义数据结构体,存储年份和平均工资的数据 int main(int argc, char* argv[]) { // Sample data Data sample_data[] = { {2012, 3450}, {2013, 3785}, {2014, 4380}, {2015, 4580}, {2017, 5425}, {2018, 6060}, {2019, 6320}, {2020, 6880}, {2021, 7120}, {2022, 7360}, }; int sample_size = sizeof(sample_data) / sizeof(Data); //定义样本数据数组,并初始化 // 开始绘制散点图 FILE* gp = _popen("gnuplot -persist", "w"); fprintf(gp, "set title 'Average Salary of Graduates'\n"); fprintf(gp, "set xlabel 'Year'\n"); fprintf(gp, "set ylabel 'Salary'\n"); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 使用最小二乘法拟合曲线 float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx); // 将拟合曲线绘制到散点图上 fprintf(gp, "set xrange [%d:%d]\n", sample_data[0].year, sample_data[sample_size - 1].year + 1); fprintf(gp, "f(x) = %f * x + %f\n", a, b); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data', f(x) with lines linewidth 2 title 'Fitted Curve'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 预测明年的平均工资 //int next_year = sample_data[sample_size - 1].year + 1; //float next_salary = a * next_year + b; //printf("预计 %d 年毕业生的平均工资是 %.2f\n", next_year, next将这段代码修改成数据是即时输入的

#include <stdio.h> typedef struct { int year; float salary;} Data;int main(int argc, char* argv[]) { // Sample data Data sample_data[100]; printf("请输入样本数据的个数:"); int sample_size; scanf("%d", &sample_size); printf("请依次输入样本数据的年份和平均工资:\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { scanf("%d%f", &sample_data[i].year, &sample_data[i].salary); } // 绘制散点图 FILE* gp = _popen("gnuplot -persist", "w"); fprintf(gp, "set title 'Average Salary of Graduates'\n"); fprintf(gp, "set xlabel 'Year'\n"); fprintf(gp, "set ylabel 'Salary'\n"); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 使用最小二乘法拟合曲线 float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx); // 将拟合曲线绘制到散点图上 fprintf(gp, "set xrange [%d:%d]\n", sample_data[0].year, sample_data[sample_size - 1].year + 1); fprintf(gp, "f(x) = %f * x + %f\n", a, b); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data', f(x) with lines linewidth 2 title 'Fitted Curve'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 预测明年的平均工资 int next_year; float next_salary; printf("请输入要预测的年份:"); scanf("%d", &next_year); next_salary = a * next_year + b; printf("预计 %d 年毕业生的平均工资是 %.2f\n", next_year, next_salary); return 0;}让这段代码最后拟合的曲线为二次函数以便于算出更精确的预测值

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码,并写出预测值和真实值的代码

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