Q=3000;V1=15;V2=8; Df1=20;Df2=12;P=300;D=250;C0=800;C1=200;C5=1.2;C2=50;C3=2000;C4=5000; beta1=2.0;alpha1=1.2; beta2=1.5;alpha2=0.5; %情形1 syms xs1 xs2 ECM1=C0+C5*(P-D)/(2*P*D)*Q^2+C1; ETM1=Q/D; tc=Q/P; y1=gampdf(0:0.1:V1,alpha1,beta1); y2=gampdf(0:0.1:V2,alpha2,beta2); se1=int(y1,0,V1); se2=int(y2,0,V2); PM1=se1*se2; %情形2 gu=(P-D)*tc/D; X1=gu:0.1:gu+50; X2=gu:0.1:gu+50; Rp=exppdf(X1,1); Rr=exppdf(X2,1.2); fb1=(X1-gu).*Rp; fb2=(X2-gu).*Rr; gai1=trapz(X1,fb1); gai2=trapz(X2,fb2); ECM2=C0+C5*(P-D)/(2*P*D)*Q^2+C1+C3+C2*D*gai1; ETM2=Q/D+gai1; t=4:0.5:tc; syms x gx1=gampdf(V1:0.1:Df1,alpha1,beta1); fx1=int(gx1,x,V1,Df1);%Q = trapz(X,Y)根据X指定的坐标或标量间距对Y进行积分。 gx2=gampdf(0:0.1:V2,alpha2,beta2); fx2=int(gx2,x,0,V2); gx3=gampdf(V2:0.1:Df2,alpha2,beta2); fx3=int(gx3,x,V2,Df2); gx4=gampdf(0:0.1:V1,alpha1,beta1); fx4=int(gx4,x,0,V1); gx5=gampdf(V1:0.1:Df1,alpha1,beta1); fx5=int(gx5,x,V1,Df1); gx6=gampdf(V2:0.1:Df2,alpha2,beta2); fx6=int(gx6,x,V2,Df2); PM2=fx1*fx2+fx3*fx4+fx5*fx6; %情形3 ECM3=C0+C5*(P-D)/(2*P*D)*Q^2+C1+C4+C2*D*gai2; ETM3=Q/D+gai2; PM3=1-PM1-PM2; %平均总成本 EC=ECM1*PM1+ECM2*PM2+ECM3*PM3; ET=ETM1*PM1+ETM2*PM2+ETM3*PM3; CR=EC/ET

这是一段 MATLAB 代码，主要是针对一个生产过程进行成本分析和效率评估。代码中定义了一些变量和参数，例如产量 Q、单位产品售价 P、单位产品成本 C0、生产效率等。通过一系列的计算，得到了不同情形下的平均总成本 EC、平均效率 ET 和成本收益率 CR。

在这段代码中，我并没有看到明显的语法错误或逻辑问题。不过需要注意的是，如果这段代码中存在未定义的变量或函数，可能会导致运行出错。同时，如果输入的参数值或计算公式存在误差，也可能会影响到最终的计算结果。因此，在使用这段代码时，需要仔细检查输入参数和计算公式，以确保计算结果的准确性。

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import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

这段代码的功能是读取一个 csv 文件，分别计算 AQI 和 PM2.5 的每月平均值，并将它们分别用柱状图和折线图展示在同一个图表中。其中，柱状图表示 PM2.5，折线图表示 AQI，两者共用 x 轴（月份），而 y 轴分别是 PM2.5 的浓度和 AQI 的值。此外，折线图的 y 轴是右侧的另一个坐标轴。最后，将图表保存为 HTML 文件 five.html。