Load_origin_data=[180, 109.778, 134.111, 158.444, 197, 277.222, ... 325.778, 442.889, 537.444, 560.778, 465.889, 348.778, ... 396.889, 466.889, 514.111, 561.889, 584.222, 490.222, ... 442.444, 372.222, 324.889, 277.444, 229.778, 181.889]; Solar_data=(Solar_origin_data-87.6667)/64*500/1000; Wind_data=(Wind_origin_data-87.6667)/64*500/1000; Load_data=(Load_origin_data-87.6667)/64*500/1000; p_load=Bus(:,2)/1000; q_load=Bus(:,3)/1000; for a=2:33 Load_radio(a)=p_load(a)/sum(p_load); q_Load_radio(a)=q_load(a)/sum(q_load); end

这段代码的作用是对一些数据进行处理和计算。

首先，`Load_origin_data`是一个包含一系列数值的列表，表示负载原始数据。

接下来，代码对`Solar_origin_data`、`Wind_origin_data`和`Load_origin_data`进行一系列数学运算，具体来说是将每个数据减去87.6667，然后除以64，再乘以500，最后除以1000。这个过程将原始数据转换为新的数据，分别存储在`Solar_data`、`Wind_data`和`Load_data`列表中。

然后，代码使用了一个循环来计算负载的比例。首先，从第2个元素到第33个元素，对每个元素进行以下计算：将负载功率（在`Bus`列表的第2列）除以所有负载功率之和。这样就得到了每个负载的比例，并将结果存储在`Load_radio`列表中。

最后，代码计算了无功负载的比例，使用了与上面相似的方法，并将结果存储在`q_Load_radio`列表中。

总体来说，这段代码对负载数据进行了处理和计算，得到了负载和无功负载的比例。

相关问题

iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target

这段代码是用来加载Iris数据集的。Iris数据集是一个非常著名的数据集，在模式识别研究领域被广泛应用。它包含了150个样本，每个样本有4个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些属性被用来预测鸢尾花的类别，包括Setosa、Versicolour和Virginica三类。这段代码中，通过调用datasets.load_iris()函数来加载Iris数据集，然后将数据赋值给变量X和y，其中X保存了数据集的属性值，y保存了数据集的类别标签。你可以通过打印X和y来查看数据集的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习-sklearn.datasets-load_iris数据集-回归算法和K近邻法(KNN)](https://blog.csdn.net/qq_43923588/article/details/107672879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [sklearn.datasets.load_iris函数](https://blog.csdn.net/weixin_49346755/article/details/125162689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

iris = datasets.load_iris() iris X = iris.data

这段代码的作用是使用 scikit-learn 库中的 datasets 模块加载鸢尾花数据集，然后将数据集的特征赋值给变量 X。具体来说，datasets.load_iris() 函数会返回一个包含鸢尾花数据集的 Bunch 对象，其中包含 data 属性，即鸢尾花数据集的特征矩阵。通过 iris = datasets.load_iris() 将该对象赋值给变量 iris，然后通过 iris.data 将特征矩阵赋值给变量 X。