# 分离特征和目标变量 X = data.drop(['RAD'],axis=1) # 请将'target_variable'替换为实际的目标变量列名 y = data['RAD'] # 选择K个特征 K = 4 # 请根据需求设定适当的K值 selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=K) selected_features = selector.fit_transform(X, y) # 获取选择后的特征列名 selected_columns = X.columns[selector.get_support()] # 构建选择后的特征数据 selected_data = pd.DataFrame(selected_features, columns=selected_columns) # 将选择后的特征数据保存为新的CSV文件 selected_data.to_csv('C:/Users/muyun/Desktop/实验五/113120200207_data1.csv', index=False)

请帮我看看这个代码，在python 3.7版本中显示operands could not be broadcast together with shapes (11,) (1000,) 请帮我改成可以运行的格式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.constants import c, pi # Input parameters wavelength = 380e-9 # m grating_constant = 1600e3 # m angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000) # degrees # Convert angle to radians theta = np.deg2rad(angle_range) # Calculate grating period and wavenumber grating_period = 1 / grating_constant k = 2 * pi / wavelength # Calculate diffraction orders m = np.arange(-5, 6) # diffraction orders order_wavenumbers = m * k order_angles = np.rad2deg(np.arcsin(order_wavenumbers / grating_constant)) # Calculate diffraction efficiency diff_efficiency = np.sin(m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 / (m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 # Plot diffraction efficiency vs angle plt.plot(angle_range, diff_efficiency) plt.xlabel('Angle (degrees)') plt.ylabel('Diffraction efficiency') plt.title('Diffraction pattern for a grating with a constant of {} mm^-1'.format(grating_constant/1000)) plt.show()

你可以尝试使用np.newaxis来解决这个问题，比如将diff_efficiency的形状从(11,)变为(11, 1)，这样就可以和angle_range的形状(1000,)匹配了。以下是修改后的代码： python import numpy as np ...

var rad = Math.atan2(y, x);

这段代码是 JavaScript 中的一个计算反正切值的函数，计算的是 y/x 的反正切值（弧度制）。...例如，如果 x=1，y=1，则返回值为 π/4，即 45 度。需要注意的是，如果 x 和 y 参数都是 0，则函数返回值为 NaN。

import numpy as np # 定义地球椭球体参数 a = 6378137.0 # 长半轴，单位：米 f = 1 / 298.257223563 # 扁率 b = a * (1 - f) # 短半轴，单位：米 e2 = 1 - (b 2) / (a 2) # 第一偏心率的平方 # 大地坐标到地心直角坐标的转换 def geodetic_to_ecef(lat, lon, h): lat_rad = np.deg2rad(lat) lon_rad = np.deg2rad(lon) N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) x = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.cos(lon_rad) y = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.sin(lon_rad) z = (N * (1 - e2) + h) * np.sin(lat_rad) return x, y, z # 地心直角坐标到大地坐标的转换 def ecef_to_geodetic(x, y, z): p = np.sqrt(x 2 + y 2) lon_rad = np.arctan2(y, x) lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2)) # 使用迭代法求解大地纬度 while True: N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) h = p / np.cos(lat_rad) - N new_lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2 * N / (N + h))) if np.abs(new_lat_rad - lat_rad) < 1e-12: break lat_rad = new_lat_rad lat = np.rad2deg(lat_rad) lon = np.rad2deg(lon_rad) return lat, lon, h

2. 实现了从大地坐标系转换到地心直角坐标系的函数 geodetic_to_ecef，输入参数为大地纬度 lat、大地经度 lon 和高程 h，输出参数为在地心直角坐标系下的 x、y、z 坐标。 3. 实现了从地心直角坐标系转换到大地坐标...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3])标注螺旋线中除起始点外的一个交点

其中，xy 指定箭头指向的坐标，xycoords 指定坐标系类型为数据坐标系，xytext 指定文本框的偏移量，textcoords 指定偏移量坐标系类型为相对于文本框的坐标系，arrowprops 指定箭头样式和连接线样式。...

def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(angle), distance * np.sin(angle)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)], [np.sin(angle), np.cos(angle)]]) # 将A点作为原点 points = points - max_point # 平移 points = points + translation_vector # 旋转 points = np.dot(points, rotation_matrix) # 将A点还原 points = points + max_point return points points = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points) 上述代码有问题请改正

代码中没有给出 points、max_point、distance 和 angle 的定义，所以我假设它们都已经被定义了。根据代码逻辑，可能存在以下问题： 1. 代码中的矩阵乘法 np.dot(points, rotation_matrix) 可能会导致维度...

#define DEG_TO_RAD 0.01745329

#define DEG_TO_RAD 0.01745329是一个预处理指令，用于定义一个常量DEG_TO_RAD，并将其值设置为0.01745329。这个常量用于将角度值从度转换为弧度。在数学和计算机图形学中，角度通常以度为单位表示，但在一些计算...

python中coslat = np.cos(np.deg2rad(lat)).to_numpy() wgts = np.sqrt(coslat)[..., np.newaxis]

其中，np.cos()函数用于计算角度的余弦值，np.deg2rad()函数用于将角度转换为弧度，to_numpy()函数用于将结果转换为NumPy数组。而[..., np.newaxis]则用于在结果中添加一个新的维度，以便在后续计算中能够正确地广播...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 df = pd.DataFrame( { 'Name': ['item ' + str(i) for i in list(range(1, 51)) ], 'Value': np.random.randint(low=10, high=100, size=50) }) # 排序 df = df.sort_values(by=['Value']) # 初始化画布 plt.figure(figsize=(20, 10)) ax = plt.subplot(111, polar=True) plt.axis('off') # 设置图表参数 upperLimit = 100 lowerLimit = 30 labelPadding = 4 # 计算最大值 max = df['Value'].max() # 数据下限 10, 上限 100 slope = (max - lowerLimit) / max heights = slope * df.Value + lowerLimit # 计算条形图的宽度 width = 2np.pi / len(df.index) # 计算角度 indexes = list(range(1, len(df.index)+1)) angles = [element width for element in indexes] # 绘制条形图 bars = ax.bar( x=angles, height=heights, width=width, bottom=lowerLimit, linewidth=2, edgecolor="white", color="#61a4b2", ) # 添加标签 for bar, angle, height, label in zip(bars,angles, heights, df["Name"]): # 旋转 rotation = np.rad2deg(angle) # 翻转 alignment = "" if angle >= np.pi/2 and angle < 3*np.pi/2: alignment = "right" rotation = rotation + 180 else: alignment = "left" # 最后添加标签 ax.text( x=angle, y=lowerLimit + bar.get_height() + labelPadding, s=label, ha=alignment, va='center', rotation=rotation, rotation_mode="anchor") plt.show()解释一下这个代码的意思

这段代码使用了Python中的Pandas、Matplotlib和Numpy库来生成一个极坐标图，用于展示一些随机生成的数据。具体实现步骤如下： 1. 使用Pandas生成一个包含50个元素的数据框，其中每个元素都是一个物品名称和对应的值...

root = Tk() root.title("反方向的钟") root.geometry("400x500") canvas = Canvas(root, width=400, height=500)#画布大小 canvas.config(bg="white") canvas.pack() # 生成外圆，圆内填充颜色是白色 canvas.create_oval( 50,50, 350, 350) path1="D:/img/image.png" load = Image.open(path1) render = ImageTk.PhotoImage(load) # 用image函数处理函数 canvas.create_image(195, 230,image=render) # 这个位置是自己调的 List = [] # 用来记录绘制的图形编号 points() # 定义循环 while True: try: tm = time.localtime() # 获取当前时间 t_hour = 0 # 转换成12小时制 if tm.tm_hour <= 12: t_hour = tm.tm_hour else: t_hour = tm.tm_hour - 12 # 定义指针大小 rad1 = 2 * math.pi * (t_hour + tm.tm_min / 60) / 12 # 时针 rad2 = 2 * math.pi * (tm.tm_min + tm.tm_sec / 60) / 60 # 分针 rad3 = 2 * math.pi * tm.tm_sec / 60 # 秒针 # 画指针 createline(50, 6, rad1) # 时针 createline(90, 3, rad2) # 分针 createline(120, 1, rad3) # 秒针 # 显示数字时间 cur_time = time.strftime('%Y-%m-%d\n\n %X', tm) time_text = canvas.create_text(200, 420, text=cur_time, font=10, fill='purple') root.update() #刷新 time.sleep(1) # 每秒刷新一次 # 删除画布上的之前绘制的图形，否则有残影 for j in List: canvas.delete(j) canvas.delete(time_text) except: break root.mainloop()

使用 create_line() 函数分别绘制时针、分针和秒针，其中时针长度为 50 像素，线宽为 6 像素，分针长度为 90 像素，线宽为 3 像素，秒针长度为 120 像素，线宽为 1 像素。 3. 显示时间：使用 localtime() 函数获取...

如何将点云经纬度换算成points = np.asarray(pcd.points)这种代码获得的数据

将点云的经纬度数据转换为点云的三维坐标可以使用以下公式： x = r * cos(lon) * cos(lat) y = r * sin(lon) * cos(lat) z = r * sin(lat) 其中，r为地球半径，lon为经度，lat为纬度。可以通过以下代码将经纬度...

comsol中int_rad(-emw.Ext1x-emw.Eyt1y)

在这里，指定的表达式是-emw.Ex*t1x-emw.Ey*t1y，其中emw.Ex和emw.Ey是电磁波场在x和y方向上的电场分量，而t1x和t1y是圆形区域内的向量。因此，int_rad(-emw.Ex*t1x-emw.Ey*t1y)表示在圆形区域内计算-emw.Ex*t1x-...

for line in file_data: # 恒星的赤经赤纬信息 index = int(line[:6]) ra_rad = float(line[15:28]) de_rad = float(line[29:42])

接着，代码通过字符串切片的方式从 line 中提取出恒星的编号、赤经（以弧度为单位）和赤纬（以弧度为单位），并将它们分别存储到 index、ra_rad 和 de_rad 变量中。其中，line[:6] 表示从 line 字符串的第一个字符...

import csv import matplotlib.pylab as plt import numpy as np #导入csv文件 file = 'D:\\education.csv' with open(file, encoding='utf_8', newline='') as f: data = [row for row in csv.DictReader(f)] print(data) f.close() #可视化操作 plt.rcParams["font.family"]="FangSong" #设置字体 #设置横坐标 x_trick=[] for dct in data: x_trick.append(dct.get("地区")) #设置纵坐标 #小学 y_num1=[] for n1 in data: y_num1.append(n1.get('小学')) y1 = [int(x) for x in y_num1] #初中 y_num2 = [] for n2 in data: y_num2.append(n2.get('初中')) y2 = [int(x) for x in y_num2] #高中 y_num3 = [] for n3 in data: y_num3.append(n3.get('初中')) y3 = [int(x) for x in y_num3] #大学 y_num4 = [] for n4 in data: y_num4.append(n4.get('初中')) y4 = [int(x) for x in y_num4] #无学历 count = [i+j+m+n for i,j,m,n in zip(y1, y2, y3, y4)] y0 = [100000 - i for i in count] plt.figure(figsize=(10,5)) #设置表格大小 plt.title('各地区每10完人不同教育程度的人数', loc='left', fontsize=10) x=range(0,len(x_trick)) #刻度 plt.xticks(x,x_trick) #横坐标对应位置显示的内容 #在特定的起始高度画出每条对应的柱子，并给定相应的颜色 plt.bar(x,y0,color='rad') plt.bar(x,y1, color='orange', bottom=np.array(y0)) plt.bar(x, y2, color='yellow', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)) plt.bar(x, y3, color='green', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)+np.array(y2)) plt.bar(x, y4, color='blue', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)+np.array(y2)+np.array(y3)) #创建图例 plt.legend(['五', '小学', '初中', '高中（含中专）', '大学（大专及以上）'], ncol=5,bbox_to_anchor=(1.001,1.054), borderaxespad=0, fontsize=6, loc=1, ) plt.show() 请修改这段代码

y_num1=[] for n1 in data: y_num1.append(n1.get('小学')) y1 = [int(x) for x in y_num1] #初中 y_num2 = [] for n2 in data: y_num2.append(n2.get('初中')) y2 = [int(x) for x in y_num2] #高中 y_...

data=np.array([44.98,45.02,44.32,41.05,42.08]) rad_labels=['周一','周二','周三','周四','周五']绘制一个雷达图

2. 然后，创建一个numpy数组data和一个标签列表rad_labels，用于绘制雷达图。 python data = np.array([44.98, 45.02, 44.32, 41.05, 42.08]) rad_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五'] 3. ...

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你在 # 计算斯太尔投影坐标 x, y = proj_stereo(lng_rad, lat_rad)这里提示没有 proj_stereo

rotate_z_rad = q.yaw_pitch_roll[0] 用c++写出来

var rad = Math.atan2(y, x);

#define DEG_TO_RAD 0.01745329

python中coslat = np.cos(np.deg2rad(lat)).to_numpy() wgts = np.sqrt(coslat)[..., np.newaxis]

如何将点云经纬度换算成points = np.asarray(pcd.points)这种代码获得的数据

comsol中int_rad(-emw.Ex*t1x-emw.Ey*t1y)

for line in file_data: # 恒星的赤经赤纬信息 index = int(line[:6]) ra_rad = float(line[15:28]) de_rad = float(line[29:42])

data=np.array([44.98,45.02,44.32,41.05,42.08]) rad_labels=['周一','周二','周三','周四','周五']绘制一个雷达图

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