p=np.ones((500, 1)) p=p/np.sum(p) q=np.ones((200, 1)) q=q/np.sum(q) T = emd(p, q, zd_matrix(source0_df,target0_df))报错，其中zd_matrix为（500，200）矩阵

根据你提供的信息，可能的原因是你的距离矩阵的维度不匹配。在进行最优传输理论的计算时，距离矩阵和分布矩阵的维度必须匹配。在你的情况下，距离矩阵的维度为（500，200），而分布矩阵的维度为（500，1）和（200，1），这两者并不匹配。

你可以使用`scipy.spatial.distance.cdist()`函数来计算距离矩阵，并确保它的维度与分布矩阵的维度匹配。例如，以下代码演示了如何计算距离矩阵，并使用`emd()`函数来计算搜索变换矩阵：

from scipy.spatial.distance import cdist
from pyemd import emd

# 计算距离矩阵
C = cdist(source0_df, target0_df)

# 归一化分布矩阵
p = np.ones((500, 1)) / 500
q = np.ones((200, 1)) / 200

# 计算搜索变换矩阵
T = emd(p.ravel(), q.ravel(), C)

在这个例子中，我们使用`scipy.spatial.distance.cdist()`函数计算距离矩阵，然后使用`numpy.ones()`函数初始化分布矩阵，并使用`numpy.sum()`函数和除法将其归一化。最后，我们使用`pyemd.emd()`函数来计算搜索变换矩阵，其中分布矩阵被展平为一维数组。

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#计算最小二乘平面及距离(粗糙度) def CaculateAverageSquareDistance(p): num = p.shape[0] B = np.zeros((p.shape[0],3)) one = np.ones((p.shape[0],1)) B[:,0] = p[:,0] B[:,1] = p[:,1] B[:,2] = one[:,0] l = p[:,2] BTB = np.matmul(B.T,B) BTB_1 = np.linalg.pinv(BTB) temp = np.matmul(BTB_1,B.T) result = np.matmul(temp,l) V = np.matmul(B,result)-l sum = 0 for i in range (0,V.shape[0]): sum = sum+V[i]**2 return sum/V.shape[0]

这是一个用于计算最小二乘平面及距离(粗糙度)的函数，输入参数p是一个n行3列的矩阵，其中每一行表示一个三维点的坐标，输出结果是一个标量，表示所有点到该平面的平均距离的平方。

具体实现过程如下：

1. 初始化矩阵B和向量l，其中B是一个n行3列的矩阵，l是一个n维向量，分别用于构造最小二乘方程的系数矩阵和常数向量。

2. 将矩阵B的前两列赋值为输入参数p的前两列，第三列赋值为全1向量。

3. 将向量l赋值为输入参数p的第三列。

4. 计算矩阵B的转置与矩阵B的乘积BTB，使用numpy库中的matmul函数实现。

5. 计算BTB的广义逆BTB_1，使用numpy库中的pinv函数实现。

6. 计算矩阵BTB_1与矩阵B的转置的乘积temp，以及temp与向量l的乘积result，分别使用numpy库中的matmul函数实现。

7. 计算矩阵B与向量result的乘积V，表示所有点到该平面的距离，使用numpy库中的matmul函数实现。

8. 计算所有距离的平方之和sum，并除以点的个数n得到平均距离的平方。

9. 返回平均距离的平方作为函数的输出结果。

需要注意的是，该函数的实现过程使用了NumPy库中的常用函数，如矩阵乘法、求逆、求伪逆等，这些函数的具体实现可以参考NumPy官方文档。

import numpy as np rows = int(input("输入行数：")) cols = int(input("输入列数：")) # 输入数据元素 data = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): value = float(input(f"输入元素[{i}, {j}]: ")) row.append(value) data.append(row) X0 = data m, n = X0.shape X1 = np.cumsum(X0) X1 = np.cumsum(X0) X2 = np.zeros((n-2, n)) for i in range(1, n-1): X2[i-1, i:] = X1[i] + X1[i+1] B = -0.5 * X2 t = np.ones((n-1, 1)) B = np.concatenate((B, t), axis=1) YN = X0[1:] P_t = YN / X1[:n-1] A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), YN.T) a = A[0] u = A[1] c = u / a b = X0[0] - c X = str(b) + 'exp(' + str(-a) + 'k)' + str(c) equation = 'X(k+1)=' + X print(equation) k = np.arange(len(X0)) Y_k_1 = b * np.exp(-a * k) + c Y = Y_k_1[1:] - Y_k_1[:-1] XY = np.concatenate(([Y_k_1[0]], Y)) print(XY) CA = np.abs(XY - X0) Theta = CA XD_Theta = CA / X0 AV = np.mean(CA) R_k = (np.min(Theta) + 0.5 * np.max(Theta)) / (Theta + 0.5 * np.max(Theta)) P = 0.5 R = np.sum(R_k) / len(R_k) print(R) Temp0 = (CA - AV) ** 2 Temp1 = np.sum(Temp0) / len(CA) S2 = np.sqrt(Temp1) AV_0 = np.mean(X0) Temp_0 = (X0 - AV_0) ** 2 Temp_1 = np.sum(Temp_0) / len(CA) S1 = np.sqrt(Temp_1) TempC = S2 / S1 * 100 C = str(TempC) + '%' SS = 0.675 * S1 Delta = np.abs(CA - AV) TempN = np.where(Delta <= SS)[0] N1 = len(TempN) N2 = len(CA) TempP = N1 / N2 * 100 P = str(TempP) + '%'

这段代码是用来计算指数平滑模型的预测值和评估模型拟合优度的指标。具体来说，根据输入的行数和列数创建一个矩阵，并根据用户输入的元素值进行填充。然后，根据指数平滑模型的公式计算预测值，并将其打印出来。接下来，根据预测值和原始值计算预测误差、平均绝对误差、相对误差等指标，并将结果打印出来。

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