t1 =[] # 收货总量 t2 =[] # 日均收货量 t3 =[] # 单日最大收货量 t4 =[] # 日收货量极差 @ for i in range(city.shape[0]): if data[data[:,2]==city[i]].shape[0]!=0: t1+= [np.sum(data[data[:,2]==city[i]][:,-1])] t2+= [np.mean(data[data[:,2]==city[i]][:,-1])] t3+= [np.max(data[data[:,2]==city[i]][:,-1])] t4+= [np.ptp(data[data[:,2]==city[i]][:,-1])] else: t1+= [0] t2+= [0] t3+= [0] t4+= [0] t1 = np.array(t1)[:,None] t2 = np.array(t2)[:,None] t3 = np.array(t3)[:,None] t4 = np.array(t4)[:,None]
时间: 2023-10-04 17:07:18 浏览: 47
这段代码是在对城市的收货数据进行统和计算。首先,代码创建了四个空列表t1、t2、t3和t4,分别用来存储收货总量、日均收货量、单日最大收货量和日收货量极差的数据。
然后,代码通过循环遍历城市数据,对每个城市进行以下操作:
1. 检查是否存在该城市的收货数据。如果存在,则通过筛选条件`data[:,2]==city[i]`来获取该城市的所有收货数据。
2. 如果存在收货数据,则分别计算该城市的收货总量、日均收货量、单日最大收货量和日收货量极差,并将结果添加到对应的列表中。
3. 如果不存在收货数据,则将对应的列表元素设为0。
最后,代码将四个列表转换为NumPy数组,并使用`[:,None]`操作将其转换为列向量形式。这样,我们就得到了每个城市的收货统计数据。
相关问题
t1+t2*t3*t4=1; t2+t1*t3*t4=2; t3+t1*t2*t4=3; t4+t1*t2*t3=4;
这是一个方程组,可以使用消元法求解。首先将第一个式子改写为t1=(1-t2*t3*t4)/t4,然后将t1代入第二、三、四个式子中,得到:
t2 + (1-t2*t3*t4)*t3 = 2
t3 + (1-t2*t3*t4)*t2 = 3
t4 + (1-t2*t3*t4)*t2*t3 = 4
将t2*t3*t4看作一个整体,可以得到:
t2*t3*t4 = (1-t1*t4)
t2 + (1-t1*t4)*t3 = 2
t3 + (1-t1*t4)*t2 = 3
t4 + (1-t1*t4)*t2*t3 = 4
将t1代入上述式子中,即可得到t2、t3、t4的值。具体过程如下:
t2*t3*t4 = (1-((1-t2*t3*t4)/t4)*t4)
t2*t3*t4 = 1-t2*t3*t4
2*t2 + t3 - t2*t3*t4 = 2
3*t3 + t2 - t2*t3*t4 = 3
4*t4 + t2*t3 - t2*t3*t4 = 4
将第一、二个式子相加,得到2*t2 + 2*t3 = 4,即t2 + t3 = 2。将第二、三个式子相加,得到3*t2 + 3*t3 = 6,即t2 + t3 = 2。由此可得t2 = t3 = 1。将t2=t3=1代入第一个式子,得到t4=1/2。将t2=t3=t4=1代入第二个式子,发现等式成立。因此,方程组的解为t1=1/2,t2=1,t3=1,t4=1/2。
t1+t2*t3*t4=a1; t2+t1*t3*t4=a2; t3+t1*t2*t4=a3; t4+t1*t2*t3=a4;
这是一个方程组,可以通过高斯消元或者矩阵运算来求解。以下是解法:
将方程组转化为矩阵形式:
```
[ 1 t3*t4 t2*t4 t2*t3 ] [ t1 ] [ a1 ]
[ t3 1 t1*t4 t1*t3 ] * [ t2 ] = [ a2 ]
[ t2 t1*t4 1 t1*t2 ] [ t3 ] [ a3 ]
[ t2 t1*t3 t1*t2 1 ] [ t4 ] [ a4 ]
```
然后通过高斯消元法求解矩阵方程组即可得到 t1、t2、t3、t4 的值。