声明一个InnerNewsPaper 类型的变量newsPaper
时间: 2024-10-13 16:12:54 浏览: 15
声明一个 `InnerNewsPaper` 类型的变量 `newsPaper` 的方式取决于这个 InnerNewsPaper 类是否定义在一个外部类中,因为 Java 中 InnerClass 需要在外部类中访问。如果它是嵌套在另一个类内的静态 inner class,则可以直接创建:
```java
public class OuterClass {
public static class InnerNewsPaper { ... } // 如果 InnerNewsPaper 是静态的
private InnerNewsPaper newsPaper; // 如果 InnerNewsPaper 是非静态的
}
```
在这种情况下,你可以这样做:
```java
OuterClass.InnerNewsPaper newsPaper; // 如果是在 OuterClass 的作用域内
```
如果 InnerNewsPaper 是非静态的,并且你想在类的实例中访问它,需要先创建外部类的对象:
```java
OuterClass outer = new OuterClass();
outer.newsPaper; // 访问内部类变量
```
相关问题
内部类声明对象 newsPaper School()
可以像下面这样声明对象:
```java
School school = new School("ABC大学");
School.InnerNewspaper newsPaper = school.new InnerNewspaper();
```
首先,我们创建了一个 School 对象 school,传入学校名称"ABC大学"。
然后,我们通过 school 对象创建 InnerNewspaper 对象 newsPaper。由于 InnerNewspaper 是 School 的内部类,所以我们需要使用 school 对象来创建 InnerNewspaper 对象,即 `school.new InnerNewspaper()`。
通过这样的方式,我们就可以在外部类 School 中访问 InnerNewspaper 内部类,并创建其对象。
运用Advertising and Sales数据做一元线性分析,写出python代码,并画出线性图,有TV,radio,newspaper三个变量
好的,以下是使用Python进行多元线性回归分析的示例代码,并画出线性图:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('Advertising.csv')
# 定义自变量和因变量
X = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']]
y = data['Sales'].values.reshape(-1,1)
# 训练模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)
# 预测
y_pred = reg.predict(X)
# 计算 R2 得分
r2 = r2_score(y, y_pred)
# 打印 R2 得分
print('R2 score:', r2)
# 绘制图形
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.plot(y, label='Actual')
plt.ylabel('Sales')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个示例中,我们使用Pandas库读取Advertising.csv文件,使用NumPy库将自变量和因变量分别定义为X和y。接下来,我们使用Scikit-learn库中的LinearRegression类训练模型,并使用r2_score函数计算R2得分。最后,我们使用Matplotlib库绘制了一个包含预测和实际销售数据的线性图。
请注意,这只是一个简单的示例,实际上,您需要进行更多的数据预处理和数据分析,以便确定是否适合使用多元线性回归模型。
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