t=r/np.sqrt(1-r**2)*np.sqrt(41-2) p=stats.t(41-2).cdf(t) msk=(p<0.025)|(p>0.975)怎么将被msk的经纬度坐标赋值给新的经纬度坐标

假设被 `msk` 的经纬度坐标存储在两个相同长度的数组 `lat` 和 `lon` 中，可以使用以下代码将它们赋值给新的经纬度坐标 `new_lat` 和 `new_lon`：

new_lat = []
new_lon = []
for i in range(len(lat)):
    if msk[i]:
        new_lat.append(lat[i])
        new_lon.append(lon[i])

这个代码创建了两个空列表 `new_lat` 和 `new_lon`，然后遍历 `lat` 和 `lon` 数组。如果 `msk` 中相应的元素为 `True`，则将该元素对应的经纬度坐标加入到 `new_lat` 和 `new_lon` 列表中。最终，`new_lat` 和 `new_lon` 列表中存储的就是被 `msk` 的经纬度坐标。

相关问题

X,Y=bike['temp'],bike['count'] X=stats.add_constant(X)#给矩阵X添加常数项 reg = stats.OLS(Y,X).fit()#将XY进行拟合回归 print(reg.summary())#得出结果 train=bike.sample(frac=0.7)#在样本中抽取70%作训练模型，其余30%作为测试集 test=bike[~bike.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('count~temp',train).fit()#以价格为自变量，面积为因变量拟合了一个新模型 ypred,ytrue=mdl.predict(test['temp']),test['count']#得到预测价格和真实价格 frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue))#计算均方根误差以评价模型性能 #如果是预测连续变量的模型，可以将RMSE的值与目标变量的平均值进行比较，以判断模型的预测误差是否足够小 l=frmse/np.mean(ytrue)这段代码说明了什么，做了什么事情

这段代码实现了一个简单线性回归模型，包括数据拟合、模型评价和模型应用。具体说明如下：

首先，将数据集中“temp”列作为自变量X，将“count”列作为目标变量Y，使用stats库中的add_constant函数给矩阵X添加常数项，然后使用OLS函数对XY进行拟合回归，得到reg对象。接着，使用reg对象的summary方法打印回归结果的详细信息。

然后，将原始数据集bike随机抽取70%作为训练集train，剩余30%作为测试集test。使用OLS.from_formula函数以价格为自变量，骑行人数为因变量拟合了一个新模型mdl。

接着，使用mdl对象对测试集中的自变量进行预测，得到预测值ypred和真实值ytrue，然后计算均方根误差（frmse）以评估模型性能，并将其除以目标变量的平均值，得到RMSE与目标变量平均值之比（l），以判断模型的预测误差是否足够小。

综上，该代码实现了一个简单线性回归模型，并使用均方根误差来评估模型性能，以及通过RMSE与目标变量平均值之比来判断模型的预测误差是否足够小。

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally distributed from dataframe def normal_test(df): for i in range(len(df.columns)): y = select_data(df,i) p = kstest(y,'norm') print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1])) # rescale feature i in dataframe def standard_rescale(df, i): y = select_data(df,i) m = np.mean(y) s = np.std(y) y = (y-m)/s return y # log-transform feature of dataframe def log_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.log(y) return y # square root transform feature of dataframe def sqrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.sqrt(y) return y # cube root transform feature of dataframe def cbrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.cbrt(y) return y # transform dataframe into one of: standard, log, sqrt, cbrt def transform_dataframe(df, transformation): df_new = [] if transformation == "standard": for i in range(len(df.columns)-1): y = standard_rescale(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "log": for i in range(len(df.columns)-1): y = log_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "sqrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = sqrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "cbrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = cbrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) else: return "wrong arguments" df_new = pd.DataFrame(df_new) df_new = df_new.T return df_new df = pd.read_csv('iris.csv') no_feats = 4 df.columns =['0', '1', '2', '3', '4'] #normal_test(df) df_standard = transform_dataframe(df, "standard") #df_log = transform_dataframe(df, "log") #df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt") #df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt") #df_wrong = transform_dataframe(df, "lo") #print("standard-----------------------------------------") #normal_test(df_standard) #print("log-----------------------------------------") #normal_test(df_log) #print("square root-----------------------------------------") #normal_test(df_sqrt) #print("cube root-----------------------------------------") #normal_test(df_cbrt) result = df_standard # create new csv file with new dataframe result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)解释每一行代码

import numpy as np 
import pandas as pd 
from scipy.stats import kstest 

#定义一个函数，从DataFrame中获取指定列的数据
def select_data(data, ny):
    yName = data.columns[ny]
    Y = data[yName]
    return Y

#定义一个函数，用于检验DataFrame中的每个特征是否符合正态分布
def normal_test(df):
    for i in range(len(df.columns)):
        y = select_data(df,i)
        p = kstest(y,'norm')
        print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1]))

#定义一个函数，用于将指定列的特征进行标准化处理
def standard_rescale(df, i):
    y = select_data(df,i)
    m = np.mean(y)
    s = np.std(y)
    y = (y-m)/s
    return y

#定义一个函数，用于对指定列的特征进行log变换
def log_transform(df,i):
    y = select_data(df,i)
    y = np.log(y)
    return y

#定义一个函数，用于对指定列的特征进行平方根变换
def sqrt_transform(df,i):
    y = select_data(df,i)
    y = np.sqrt(y)
    return y

#定义一个函数，用于对指定列的特征进行立方根变换
def cbrt_transform(df,i):
    y = select_data(df,i)
    y = np.cbrt(y)
    return y

#定义一个函数，用于对DataFrame中的特征进行不同的变换
def transform_dataframe(df, transformation):
    df_new = []
    if transformation == "standard":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = standard_rescale(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    elif transformation == "log":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = log_transform(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    elif transformation == "sqrt":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = sqrt_transform(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    elif transformation == "cbrt":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = cbrt_transform(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    else:
        return "wrong arguments"
    
    df_new = pd.DataFrame(df_new)
    df_new = df_new.T
    return df_new

#读入iris.csv文件，并将第一行的列名替换为0,1,2,3,4
df = pd.read_csv('iris.csv')
no_feats = 4
df.columns =['0', '1', '2', '3', '4']

#对DataFrame中的每个特征进行正态性检验
#normal_test(df)

#对DataFrame进行标准化处理
df_standard = transform_dataframe(df, "standard")

#对DataFrame进行log变换
#df_log = transform_dataframe(df, "log")

#对DataFrame进行平方根变换
#df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt")

#对DataFrame进行立方根变换
#df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt")

#调用了一个不存在的变换，测试是否会返回错误提示
#df_wrong = transform_dataframe(df, "lo")

#分别对标准化、log、平方根、立方根变换后的DataFrame进行正态性检验
#print("standard-----------------------------------------")
#normal_test(df_standard)
#print("log-----------------------------------------")
#normal_test(df_log)
#print("square root-----------------------------------------")
#normal_test(df_sqrt)
#print("cube root-----------------------------------------")
#normal_test(df_cbrt)

#将标准化后的DataFrame保存为iris_std.csv文件
result = df_standard
result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)

该程序是一个数据预处理的示例，其主要作用是读入一个包含鸢尾花数据的CSV文件，然后对数据进行不同的变换，包括标准化、log变换、平方根变换和立方根变换，并将变换后的结果保存到新的CSV文件中。程序中使用了numpy、pandas、scipy.stats等库，其中的函数包括对DataFrame中的特征进行正态性检验的normal_test函数，将指定列的特征进行标准化处理的standard_rescale函数，对指定列的特征进行log、平方根和立方根变换的log_transform、sqrt_transform和cbrt_transform函数，以及对整个DataFrame进行不同变换的transform_dataframe函数。在实际应用中，我们可以根据具体数据的特点选择合适的变换方式，以提高模型的性能和准确度。