import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c df= pd.read_excel('D:\\pythonfile\\MySchoolshumoclass\\2023sdata.xlsx') mean = df['data'].mean() ct=[] for k in range(1, 1000): c = calculate_C(k, mean, df['data']) print(f'k={k}, C={c}') ct.append(c) mean(ct)解决这段代码的问题
时间: 2023-12-25 08:03:14 浏览: 23
在您提供的代码中,最后一行 `mean(ct)` 是错误的。因为 mean() 函数是 NumPy 中的函数,您需要使用 `np.mean(ct)`。
另外,如果您想计算 ct 列表的平均值,应该使用 `np.mean(ct)`,并将其赋值给一个变量,而不是写在 print() 语句中。修改后的代码如下所示:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def calculate_C(k, mu, x):
numerator = 80 * 200 / k
denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x])
c = numerator + denominator
return c
df = pd.read_excel('D:\\pythonfile\\MySchoolshumoclass\\2023sdata.xlsx')
mean = df['data'].mean()
ct = []
for k in range(1, 1000):
c = calculate_C(k, mean, df['data'])
print(f'k={k}, C={c}')
ct.append(c)
ct_mean = np.mean(ct)
print(f'ct_mean={ct_mean}')
```
这个修改后的代码将 ct 列表中的计算结果存储在 ct 变量中,并且计算了 ct 列表的平均值,并将其存储在 ct_mean 变量中,最后输出 ct_mean 的值。