Python PEC

根据提供的引用内容，Python PEC可能指的是两个不同的项目。

引用中提到了一个名为"PEC2_PA-X_Preprocesado_Inaki_Galech"的Jupyter笔记本，其中包含用于预处理、清理和过滤数据的Python代码。该项目似乎是一个数据处理的示例，可能包含一些数据清洗和数据过滤的代码。

引用中提到了一个名为"PythonEMailClient-PEC"的项目，它是一个使用Google GMail API的简单电子邮件客户端。这个项目可能是一个用Python编写的电子邮件客户端，可以使用Google GMail API发送和接收电子邮件。

根据提供的引用内容，我无法确定具体的Python PEC是指哪个项目。如果您能提供更多的信息或者明确您想了解的是哪个项目，我将能够为您提供更准确的回答。

相关问题

library pec calplot

Library pec calplot 是一个Python库，用于绘制 PEC (Potential Energy Curve) 和 Calplot (Calibration Plot)。PEC 是一种用来描述分子势能曲线的图形，它展示了分子在不同原子间距下的势能值，对于理解分子结构和化学反应具有重要意义。Calplot 则是一种用于绘制校准曲线的图形，它用于分析和校准模型的预测能力和真实观测值之间的关系。

使用 Library pec calplot，用户可以轻松地绘制 PEC 和 Calplot 图形，并进行分子势能曲线和模型校准曲线的分析和比较。通过这个库，研究人员可以更好地理解分子的势能曲线特性，分析模型的预测能力，并优化模型的性能。这对于化学、材料科学和生物领域的研究具有重要意义。

Library pec calplot 提供了丰富的绘图功能和参数设置，用户可以根据自己的需求进行定制化绘图，从而更好地呈现自己的研究成果。此外，该库还具有良好的可扩展性和易用性，适合于专业研究人员和学术科研人员使用。它的开源性质也使得用户可以自由地获取和使用，从而促进了科学研究的公开共享和交流。

总之，Library pec calplot 是一个功能强大的Python库，为用户提供了便捷的绘图工具，帮助他们更好地理解分子势能曲线和分析模型校准曲线，对于化学和材料科学领域的研究具有重要意义。

brier_efron <- function(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times){ baseline <- base_efron(y_train_true, y_train_pred) y_newdata <- data.frame(y_newdata) colnames(y_newdata) = c("time","event") new_index <- order(y_newdata$time) y_newdata <- y_newdata[new_index,] y_newdata_pred <- y_newdata_pred[new_index,] Y_x = sapply(times, function(x){as.integer(y_newdata$time > x)}) ipcw <- pec::ipcw(formula = as.formula(Surv(time, event) ~ 1), data = y_newdata, method = "marginal", times = times, subjectTimes = y_newdata$time, subjectTimesLag = 1) G_t = ipcw$IPCW.times G_x = ipcw$IPCW.subjectTimes W_x = matrix(NA, nrow = nrow(y_newdata), ncol = length(times)) for (t in 1:length(times)) { W_x[,t] = (1-Y_x[,t])*y_newdata$event/G_x + Y_x[,t]/G_t[t] } Lambda_t = sapply(times, function(x){baseline$cumhazard$hazard[sum(baseline$cumhazard$time <= x)] }) S_x = exp(-1 * exp(y_newdata_pred) %*% matrix(Lambda_t, nrow = 1)) BS_t = sapply(1:length(times), function(x) {mean(W_x[,x] * (Y_x[,x] - S_x[,x])^2)}) return(list(bs = data.frame(time=times, bs=BS_t))) } 改成python代码

以下是将R代码转换为Python代码的版本：

import numpy as np
import pandas as pd
from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.utils import concordance_index
from lifelines import KaplanMeierFitter

def brier_efron(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times):

    baseline = base_efron(y_train_true, y_train_pred)

    y_newdata = pd.DataFrame(y_newdata, columns=["time", "event"])
    y_newdata = y_newdata.sort_values(by="time")
    y_newdata_pred = y_newdata_pred[y_newdata.index]

    Y_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
    for i, x in enumerate(times):
        Y_x[:, i] = np.where(y_newdata["time"] > x, 1, 0)

    kmf = KaplanMeierFitter().fit(y_newdata["time"], event_observed=y_newdata["event"])
    G_t = kmf.survival_function_at_times(times).values.flatten()
    G_x = kmf.predict(y_newdata["time"]).values.flatten()

    W_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
    for t in range(len(times)):
        W_x[:, t] = (1 - Y_x[:, t]) * y_newdata["event"] / G_x + Y_x[:, t] / G_t[t]

    Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times]
    S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t))

    BS_t = [np.mean(W_x[:, x] * (Y_x[:, x] - S_x[:, x])**2) for x in range(len(times))]

    return pd.DataFrame({"time": times, "bs": BS_t})

请注意，这个转换过程中使用了lifelines库，该库提供了在Python中进行生存分析的功能。因此，你需要在运行代码之前确保已安装lifelines库。另外，请注意在Python中的一些细微差异，例如使用`pd.DataFrame`来创建数据框，使用`@`来进行矩阵乘法等。