A = csvread('C:\Users\28892\Desktop\建模\B\校内赛1,2\B题 如何治理“网络暴力”\附件1.csv',1,1); X = 1:1000; Y = 1:1000; figure if A(X,Y)>0 scatter(X,Y); end

时间: 2023-11-16 15:06:38 浏览: 28
这段代码有一些问题,首先是对于 csvread 函数的使用不太正确,应该像这样调用:A = csvread('C:\Users\28892\Desktop\建模\B\校内赛1,2\B题 如何治理“网络暴力”\附件1.csv',1,1,[1,1,1000,1000]),这样才能正确地读取 csv 文件中的数据。 其次,如果您想要在 scatter 函数中使用条件语句,应该把条件判断放在 scatter 函数的第一个参数中,像这样: scatter(X(A>0), Y(A>0)); 这样可以只对 A 中大于 0 的元素进行绘制。 最后,如果您想要绘制散点图,需要在 figure 函数之后加上 scatter 函数,像这样: figure; scatter(X(A>0), Y(A>0)); 这样就可以正确地绘制出散点图了。
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haerbpm=csvread('E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv','A1:T716');有什么错误

这段代码的意思是从路径为`E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv`的文件中读取数据,并将读取的数据存储在名为`haerbpm`的变量中。该文件中读取的数据是从第一行第一列(A1)到第716行第20列(T716)的数据。 至于是否有错误,需要根据具体情况而定。如果该文件存在,并且路径正确,那么就不会有问题。但是如果该文件不存在或者路径不正确,就会报错。此外,如果该文件中的数据格式不正确,也有可能会导致错误。

data = csvread

这行代码是用来读取.csv文件中的数据的。csvread函数是一个Matlab内置函数,可以从逗号分隔值(CSV)文件中读取数据。在这里,我们使用csvread函数读取以逗号分隔的.csv文件,并将其存储在名为"data"的变量中。 具体来说,csvread函数需要一个文件名作为输入,并返回一个包含文件中所有数据的矩阵。如果文件中包含标题行,则csvread函数将自动忽略该行。在本行代码中,我们假设.csv文件中包含两列数据,分别是x坐标和y坐标,因此我们可以将读取到的矩阵视为一个二维坐标系上的点集。

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iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集 train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)]; train_labels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)]; test_data = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)]; test_labels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)]; mu1 = mean(train_data(train_labels==1,:)); sigma1 = var(train_data(train_labels==1,:)); mu2 = mean(train_data(train_labels==2,:)); sigma2 = var(train_data(train_labels==2,:)); mu3 = mean(train_data(train_labels==3,:)); sigma3 = var(train_data(train_labels==3,:)); pred_labels = zeros(size(test_labels)); for i=1:size(test_data,1) p1 = normpdf(test_data(i,:), mu1, sqrt(sigma1)); p2 = normpdf(test_data(i,:), mu2, sqrt(sigma2)); p3 = normpdf(test_data(i,:), mu3, sqrt(sigma3)); [~, idx] = max([p1,p2,p3]); pred_labels(i) = idx; end tp = sum((test_labels==1) & (pred_labels==1)); fp = sum((test_labels~=1) & (pred_labels==1)); fn = sum((test_labels==1) & (pred_labels~=1)); precision1 = tp / (tp + fp); recall1 = tp / (tp + fn); f1_score1 = 2 * precision1 * recall1 / (precision1 + recall1); tp = sum((test_labels==2) & (pred_labels==2)); fp = sum((test_labels~=2) & (pred_labels==2)); fn = sum((test_labels==2) & (pred_labels~=2)); precision2 = tp / (tp + fp); recall2 = tp / (tp + fn); f1_score2 = 2 * precision2 * recall2 / (precision2 + recall2); tp = sum((test_labels==3) & (pred_labels==3)); fp = sum((test_labels~=3) & (pred_labels==3)); fn = sum((test_labels==3) & (pred_labels~=3)); precision3 = tp / (tp + fp); recall3 = tp / (tp + fn); f1_score3 = 2 * precision3 * recall3 / (precision3 + recall3);中函数或变量 'meas' 无法识别。 出错 Untitled (line 2) train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];怎么解决

function m = csvread(filename, r, c, rng) %CSVREAD Read a comma separated value file. % M = CSVREAD('FILENAME') reads a comma separated value formatted file % FILENAME. The result is returned in M. The file can only contain % numeric values. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C) reads data from the comma separated value % formatted file starting at row R and column C. R and C are zero- % based so that R=0 and C=0 specifies the first value in the file. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C,RNG) reads only the range specified % by RNG = [R1 C1 R2 C2] where (R1,C1) is the upper-left corner of % the data to be read and (R2,C2) is the lower-right corner. RNG % can also be specified using spreadsheet notation as in RNG = 'A1..B7'. % % CSVREAD fills empty delimited fields with zero. Data files where % the lines end with a comma will produce a result with an extra last % column filled with zeros. % % See also CSVWRITE, DLMREAD, DLMWRITE, LOAD, TEXTSCAN. % Copyright 1984-2015 The MathWorks, Inc. % Validate input args narginchk(1,Inf); % Get Filename if ~matlab.internal.strfun.ischarlike(filename) error(message('MATLAB:csvread:FileNameMustBeString')); end filename = char(filename); % Make sure file exists if exist(filename,'file') ~= 2 error(message('MATLAB:csvread:FileNotFound')); end % % Call dlmread with a comma as the delimiter % if nargin < 2 r = 0; end if nargin < 3 c = 0; end if nargin < 4 m=dlmread(filename, ',', r, c); else m=dlmread(filename, ',', r, c, rng); end错误使用 csvread (line 35) 未找到文件。如何解决

%% 参数优化图 %% 选择策略 strategysn = 3; strategyname_cell = { 'breakH' 'breakL' 'MAcross1' 'MAcross2' 'CL' 'crossB' '...' '...' '...' }; strategyname = strategyname_cell{ strategysn }; %% 选择时间段 begintime = 20100104; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM endtime = 20210531; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM %% 读取数据;确定开始时间与结束时间对应坐标 % 选择交易品种 sn = 1; % 选择品种序列号 Codescell = { '000001'; '000016'; '000300'; '000905'; '399005'; '399006'; 'RB'; 'HC'; 'J'; 'JM'; 'I'; 'ZC'; 'RU'; 'SP'; 'FG'; 'CU'; 'NI'; 'AL'; 'ZN'; 'FU'; 'BU'; 'SC'; 'AU'; 'AG'; 'AP'; 'SR'; 'CF'; 'JD'; 'P'; 'M'; 'RM'; 'Y'; 'OI'; 'MA'; 'PP'; 'L'; 'V'; 'TA'; 'EG' }; % 品种代码表 pname = Codescell{sn,:} % 根据序列号查表得到品种代码 % 读取数据文件 filename = [ 'Data\Daily\' pname '.csv' ]; TOHLCV = csvread( filename , 1 ); % 核对时间轴,找到给定开始时间与结束时间对应的坐标 beginidx = find( TOHLCV(:,1) == begintime ); endidx = find( TOHLCV(:,1) == endtime ); %% 回测策略 % 显示品种 disp( [ '交易品种: ' pname ] ); % 根据开始与结束时间的对应坐标截取矩阵 TOHLCV = TOHLCV( beginidx : endidx , : ); innan = find( ~isnan(TOHLCV(:,5)) ,1 ); TOHLCV = TOHLCV( innan : end , : ); begintime = TOHLCV(1,1); % 更新begintime % 模拟交易 inicash = 10^7; SI = TOHLCV(:,5) / TOHLCV(1,5); N1 = 10:10:60; % 进场信号探测窗口周期 N2 = 0.5:0.05:1.2; % 出场信号探测窗口周期 b_a = 1; % 信号探测使用高低点 (取值1)或收盘价 (取值2) AR = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 年化回报率矩阵 Sharpe = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 夏普比矩阵 Calmar = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 卡玛比矩阵 for i = 1 : numel(N1) for j = 1 : numel(N2) paramcell = { [N1(i) N2(j) b_a] [N1(i) N2(j) b_a] }; [ Capital , H ] = feval( [ 'Strategy_' strategyname ] , TOHLCV , paramcell , inicash ); Eqty = Capital / inicash; % 净值曲线 equitypfm = performmetrics( Eqty , 1 , SI' ); AR(i,j) = equitypfm(1); Sharpe(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(5); Calmar(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(2); end end [ X , Y ] = meshgrid( N1 , N2 ) ; Z = AR; % Z = (AR+Sharpe+Calmar) / 3; surf(X',Y',Z) xlabel('N1') ylabel('N2')解释代码

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