def sk(data): n=data.shape[0] Sk = [0] UFk = [0] s = 0 E = [0] Var = [0] # Sk =0 # UFk = 0 # s = 0 # E = 0 # Var = 0 for i in range(1,n): for j in range(i): if data[i] > data[j]: s = s+1 else: s = s+0 Sk.append(s) E.append((i+1)(i+2)/4 ) # Sk[i]的均值 Var.append((i+1)i(2(i+1)+5)/72 ) # Sk[i]的方差 UFk.append((Sk[i]-E[i])/np.sqrt(Var[i])) UFk=np.array(UFk) return UFk

这是一个计算 Skewness（偏度）的函数，它使用了样本数据中的数据点来计算每个数据点对应的 Skewness 值，并返回一个 numpy 数组 UFk，其中 UFk[i] 表示第 i 个数据点的 Skewness 值。具体来说，对于每个数据点，该函数会计算它与之前所有数据点的大小关系的数量，然后将这个数量除以 n(n-1)/2，即数据点对数的一半，得到 Sk[i]。接着，该函数会计算 Sk[i] 的均值 E[i] 和方差 Var[i]，并将 (Sk[i]-E[i])/sqrt(Var[i]) 的值存入 UFk 数组中。

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逐句解释这段matlab代码 be0 = thetae(1,k); thetaeb( :, k) = thetae( : ,k)/be0; Fe= thetaeb(1 : nf +1,k)'; Ge = thetaeb(nf + 2 : nf + ng + 2,k)'; Bm1= sum(Am)/be0; R=Bm1A0; u(k)=(-Fe(2 :nf+1)uk(1 :nf)+ R- Ge)/Fe(1); %更新数据 thetae_1 = thetae( : ,k); for i=d+nb:-1:2 uk(i) = uk(i-1); end uk(1) = u(k); for i = max(na,d) : -1 :2 yk(i) = yk(i-1); yrk(i) = yrk(i- 1); end yk(1)=y(k); yrk(1)=yr(k); for i = d + nfg:-1:d+1 ufk(i)=ufk(i-1); yfk(i)=yfk(i-1); end end figure(1); % subplot(2,1,1); plot(time,yr(1:L),'r:',time,y); xlabel('k');ylabel('y_r(k)、y(k)'); legend('y_r(k)','y(k)'); axis([0 L -20 20]); % subplot(2,1,2); figure(3); plot(time,u); xlabel('k');ylabel('u(k)'); axis([0 L -5 5]); figure(2); plot([1:L],thetaeb(2 :nf+ng+2,:)); xlabel('k');ylabel('参数估计 f、g'); legend('f_1','f_2','f_3','g_0','g_1'); axis([0 L -1 1.5]);

这段代码主要是一个基于线性模型的参数估计算法的实现。具体解释如下：

- be0 = thetae(1,k); 取出thetae矩阵中第1行第k列的值，赋值给be0变量。
- thetaeb( :, k) = thetae( : ,k)/be0; 将thetae矩阵第k列中的所有元素除以be0，并将结果存储在thetaeb矩阵的第k列中。
- Fe= thetaeb(1 : nf +1,k)'; 将thetaeb矩阵中第k列的前nf+1个元素转置为行向量，并赋值给Fe变量。
- Ge = thetaeb(nf + 2 : nf + ng + 2,k)'; 将thetaeb矩阵中第k列的第nf+2到nf+ng+2个元素转置为行向量，并赋值给Ge变量。
- Bm1= sum(Am)/be0; 将Am矩阵中所有元素求和并除以be0，赋值给Bm1变量。
- R=Bm1*A0; 将Bm1矩阵与A0矩阵相乘，赋值给R变量。
- u(k)=(-Fe(2 :nf+1)*uk(1 :nf)+ R- Ge)/Fe(1); %更新数据 根据公式计算u(k)，并将结果赋值给u(k)变量。
- thetae_1 = thetae( : ,k); 将thetae矩阵的所有列中第k列的元素赋值给thetae_1变量。
- for i=d+nb:-1:2 uk(i) = uk(i-1); end 将uk向量中第d+nb到第2个元素向后移动一个位置。
- uk(1) = u(k); 将u(k)变量的值赋值给uk向量的第一个元素。
- for i = max(na,d) : -1 :2 yk(i) = yk(i-1); yrk(i) = yrk(i- 1); end 将yk和yrk向量中第max(na,d)到第2个元素向后移动一个位置。
- yk(1)=y(k); yrk(1)=yr(k); 将y(k)和yr(k)的值分别赋值给yk和yrk向量的第一个元素。
- for i = d + nfg:-1:d+1 ufk(i)=ufk(i-1); yfk(i)=yfk(i-1); end 将ufk和yfk向量中第d+nfg到第d+1个元素向后移动一个位置。
- end figure(1); % subplot(2,1,1); 绘制第1个图，包含2个子图，第1个子图用于绘制yr和y随时间的变化曲线。
- plot(time,yr(1:L),'r:',time,y); 在图中绘制yr和y随时间的变化曲线，并加上图例和坐标轴标签。
- xlabel('k');ylabel('y_r(k)、y(k)'); legend('y_r(k)','y(k)'); axis([0 L -20 20]); 设置坐标轴的范围和标签。
- figure(3); plot(time,u); 在第3个图中绘制u随时间的变化曲线，并加上坐标轴标签。
- xlabel('k');ylabel('u(k)'); axis([0 L -5 5]); 设置坐标轴的范围和标签。
- figure(2); plot([1:L],thetaeb(2 :nf+ng+2,:)); 在第2个图中绘制参数估计结果f和g随时间的变化曲线，并加上图例和坐标轴标签。
- xlabel('k');ylabel('参数估计 f、g'); legend('f_1','f_2','f_3','g_0','g_1'); axis([0 L -1 1.5]); 设置坐标轴的范围和标签。

plt.plot(range(20),UFk, label='UF', color='red')

Sorry, as an AI language model, I do not have access to the data or context you are referring to. Can you please provide more information about the data and what you are trying to achieve, so that I can assist you better?