sig.iloc[i_col, i_row]

时间: 2024-04-07 16:32:16 浏览: 22
这行代码是获取sig DataFrame中第i_col行和第i_row列的元素,即第i_row列和第i_col行的元素,用于检查是否成功赋值。由于相关系数矩阵是对称矩阵,所以需要同时赋值sig.iloc[i_row, i_col]和sig.iloc[i_col, i_row]。这行代码的作用是检查sig矩阵中第i_col行和第i_row列的元素是否成功赋值为p值。
相关问题

sig.iloc[i_row, i_col] = sig.iloc[i_col, i_row] = round(r_p[1], 3)

这行代码是将sig DataFrame中第i_row行和第i_col列的元素,以及第i_col行和第i_row列的元素,都赋值为r_p[1](即p值),并且使用round函数将其保留三位小数。其中,sig是一个DataFrame,用于存储两个变量之间的p值。这行代码的作用是将两个变量之间的p值存储到sig DataFrame中,并且同时将sig矩阵中对称的两个位置都赋值为同一个p值,因为相关系数矩阵是对称矩阵。

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号(如0,1,2,3,4),电芯电压个数,温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

以下是代码优化后的版本: ``` def module_split(self, save_on=True): """ Split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) # Drop rows with NaN values in 'soc' and voltage columns volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'] + volt_col, inplace=True) # Compute statistics on remaining data self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [ self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1] ] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # Compute SOC statistics and save plots mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [ np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc) ] if save_on: for plot_type in ['box', 'violin']: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_{plot_type}.png', plot_type, 'SOC') ``` 优化后的代码主要做了以下几个方面的改进: 1. 将所有行删除操作合并为一步,同时删除了温度列中的 NaN 值; 2. 统计数据前,只保留了保留了 'soc' 和电压列的非 NaN 行; 3. 在保存 SOC 分布图像时,避免了重复的代码。

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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