df.groupby('vote_cut')['revenue_adj'].max().plot.bar()

时间: 2023-10-06 22:10:40 浏览: 78
PY

获取最大利润的代码

As an AI language model, I cannot execute this code as I do not have access to the DataFrame 'df'. However, I can explain what this code does. This code is grouping the DataFrame 'df' by the values in the column 'vote_cut'. It then selects the maximum value of the column 'revenue_adj' for each group and plots a bar chart with the resulting values. The x-axis of the bar chart will show the unique values in the 'vote_cut' column and the y-axis will show the maximum value of 'revenue_adj' for each group.
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pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

下面小编就为大家分享一篇pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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EMSR.rar_emsr_revenue Management_航班

【标题】"EMSR.rar" 是一个压缩包文件，其中包含了一个名为 "emsr_revenue Management_航班" 的项目，这个项目聚焦于航空行业的收益管理，特别是与航班相关的部分。"emsr" 可能是 "Effective Management System for ...

df = df[(df.vote_count >= 50) &(df.budget * df.revenue * df.popularity * df.vote_average !=0)].reset_index(drop = 'True')

这个代码的意思是筛选出 DataFrame df 中满足以下条件的行： - vote_count 列的值大于等于 50； - budget 列、revenue 列、popularity 列、vote_average 列的乘积不等于 0。 并将满足条件的行重新编号后返回一个新...

SELECT PIS.SHOW_FLT_DETAIL AS SHOW_FLT_DETAIL -- new , PIS.SHOW_AWB_DETAIL AS SHOW_AWB_DETAIL -- new , PIS.DISPLAY_AIRLINE_CODE AS CARRIER_CODE , DECODE(PIS.REVERT_FLOW,'N',PIS.FLOW_TYPE,DECODE(PIS.FLOW_TYPE,'I','E','I')) AS FLOW_TYPE , PIS.SHIP_TO_LOCATION AS SHIP_TO_LOCATION , PIS.INVOICE_SEQUENCE AS INVOICE_SEQUENCE , PFT.FLIGHT_DATE AS FLIGHT_DATE , PFT.FLIGHT_CARRIER_CODE AS FLIGHT_CARRIER_CODE , PFT.FLIGHT_SERIAL_NUMBER AS FLIGHT_SERIAL_NUMBER , PFT.FLOW_TYPE AS AIRCRAFT_FLOW , FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE AS AIRCRAFT_SERVICE_TYPE , PPT.AWB_NUMBER AS AWB_NUMBER , PPT.WEIGHT AS WEIGHT , PPT.CARGO_HANDLING_OPERATOR AS CARGO_HANDLING_OPERATOR , PPT.SHIPMENT_PACKING_TYPE AS SHIPMENT_PACKING_TYPE , PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE AS SHIPMENT_FLOW_TYPE , PPT.SHIPMENT_BUILD_TYPE AS SHIPMENT_BUILD_TYPE , PPT.SHIPMENT_CARGO_TYPE AS SHIPMENT_CARGO_TYPE , PPT.REVENUE_TYPE AS REVENUE_TYPE , PFT.JV_FLIGHT_CARRIER_CODE AS JV_FLIGHT_CARRIER_CODE , PPT.PORT_TONNAGE_UID AS PORT_TONNAGE_UID , PPT.AWB_UID AS AWB_UID , PIS.INVOICE_SEPARATION_UID AS INVOICE_SEPARATION_UID , PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AS FLIGHT_TONNAGE_UID FROM PN_FLT_TONNAGES PFT , FZ_AIRLINES FA , PN_TONNAGE_FLT_PORTS PTFP , PN_PORT_TONNAGES PPT , FF_AIRCRAFT_SERVICE_TYPES FAST , SR_PN_INVOICE_SEPARATIONS PIS --new , SR_PN_INVOICE_SEP_DETAILS PISD--new , SR_PN_INV_SEP_PORT_TONNAGES PISPT --new WHERE PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= trunc( CASE :rundate WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN ADD_MONTHS(SYSDATE,-1) ELSE ADD_MONTHS(:rundate,-1) END, 'MON') AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE < trunc( CASE :rundate WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN TRUNC(SYSDATE) ELSE TRUNC(:rundate) END, 'MON') AND PFT.TYPE IN ('C', 'F') AND PFT.RECORD_TYPE = 'M' AND (PFT.TERMINAL_OPERATOR NOT IN ('X', 'A') OR (PFT.TERMINAL_OPERATOR <> 'X' AND FA.CARRIER_CODE IN (SELECT * FROM SPECIAL_HANDLING_AIRLINE) AND PPT.REVENUE_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_REVENUE_TYPE) AND PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE) AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= (select EFF_DATE from SPECIAL_HANDLING_EFF_DATE) )) AND PFT.DELETING_DATETIME IS NULL AND FA.AIRLINE_UID = PFT.AIRLINE_UID AND FA.DELETING_DATETIME IS NULL AND PTFP.FLIGHT_TONNAGE_UID = PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AND PTFP.RECORD_TYPE = 'M' AND PTFP.DELETING_DATETIME IS NULL AND PPT.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID (+)= PTFP.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID AND PPT.RECORD_TYPE (+)= 'M' AND PPT.DISCREPANCY_TYPE (+)= 'NONE' AND PPT.ADJUSTMENT_INC_FLAG (+)= 'Y' AND PPT.DELETING_DATETIME (+) IS NULL AND FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID = PFT.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID AND FAST.DELETING_DATETIME IS NULL AND PIS.TEMPORAL_NAME = TO_CHAR((CASE :rundate --new WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN TRUNC(SYSDATE) ELSE TRUNC(:rundate) END ), 'YYYYMM') || '00' AND PIS.INVOICE_SEPARATION_UID = PISD.INVOICE_SEPARATION_UID --new AND PISD.INVOICE_SEP_DETAIL_UID = PISPT.INVOICE_SEP_DETAIL_UID --new AND PISPT.PORT_TONNAGE_UID = PPT.PORT_TONNAGE_UID --new AND PIS.PRINT_SUPPORTING_DOC = 'Y';上面是oracle的写法，请转成spark SQL的写法。

AND PPT.REVENUE_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_REVENUE_TYPE) AND PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE) AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= (SELECT EFF_DATE FROM ...

如何改变以下代码保存的折线图x轴标签字体的大小: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45, fontsize=10) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('...

修改以下代码，使得x轴文字标签不重叠: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity

plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7, ha='right') #x轴旋转45°，右对齐 plt.title('movies Revenue 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt...

insert overwrite table discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc partition(dt = '2023-06-06') select t1.order_bill_id, t1.counterfoil_no, t1.acceptor, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.expiry_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t2.company_id, t1.cert_no, t1.company_name, t1.third_order_id, t1.counterfoil_amt/10000, t1.transaction_amt/10000, t1.rate, '3bp' as service_tariffing, ((DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days)* 0.0003 *(counterfoil_amt))/ 360 as service_fee, 360 as total_days, DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days as modulation_date, t3.channel_type, t3.bank_name, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.transaction_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t1.order_status_code, t1.order_status_msg, t4.fee_amt, t4.status, t1.tenant_id, t5.revenue, to_utc_timestamp(cast(t1.create_date as bigint) ,'GMT-8'), to_utc_timestamp(cast(t1.update_date as bigint) ,'GMT-8') from (select * from discountdw.ods_adds_order_bill_inc where dt ='2023-06-06' and channel_id=101110004 )t1 left join (select * from mecdw.ods_company_full where platform_id='sdpjw')t2 on t1.cert_no=t2.cert_no and t1.tenant_id=t2.tenant_id left join discountdw.dim_adds_product_full t3 on t1.partner_id=t3.partner_id and t1.product_id=t3.product_id left join (select * from mecdw.dwd_sc_fee_record_full where dt='2023-06-06' and biz_type=2 ) t4 on t1.order_bill_id=t4.third_id left join (select * from discountdw.ods_sd_order_ext_inc where dt='2023-06-06') t5 on t1.order_bill_id=t5.order_bill_id left join sdpjwdw.dim_holiday_info_full t6 on date_format(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd') = t6.civic_holiday ;

e.revenue FROM discountdw.ods_sd_order_ext_inc e WHERE e.dt = '2023-06-06' ), -- 查询节假日表 holiday_data AS ( SELECT h.civic_holiday FROM sdpjwdw.dim_holiday_info_full h ) -- 合并数据 INSERT...

plt.pie(quarterly_revenue.values, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%')

- quarterly_revenue.values 是一个包含季度收入数据的数组； - labels 是一个包含每个数据对应的标签的数组； - explode 是一个包含每个数据对应的偏移量的数组，用于突出某些数据； - autopct 是一个格式...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3803, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'date' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:/Users/zyh/Desktop/大三下/python/期末作业/实验1/1.py", line 11, in <module> plt.plot(data['date'], data['revenue']) File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3805, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3805, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'date'

这个错误通常是由于DataFrame中没有名为'date'的列导致的。请确保你的DataFrame实际上有一个名为'date'的列，或者检查是否存在任何拼写错误或大小写错误。...plt.plot(data['date'], data['revenue']) plt.show()

1.2.14\AirtestIDE\airtest\core\android\static\adb\windows\adb.exe -P 5037 -s f19e7fbe shell ls [21:51:10][ERROR]<airtest.core.api> Traceback (most recent call last): File "airtest\core\android\adb.py", line 374, in shell File "airtest\core\android\adb.py", line 332, in raw_shell File "airtest\core\android\adb.py", line 197, in cmd airtest.core.error.AdbError: stdout[b'acct\r\napex\r\nbin\r\nbugreports\r\ncache\r\ncharger\r\nconfig\r\ncust\r\nd\r\ndata\r\ndebug_ramdisk\r\ndefault.prop\r\ndev\r\netc\r\nlost+found\r\nmnt\r\nodm\r\noem\r\nproc\r\nproduct\r\nproduct_services\r\nres\r\nsbin\r\nsdcard\r\nstorage\r\nsys\r\nsystem\r\nvendor\r\n'] stderr[b'ls: ./init.zygote64_32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.rc: Permission denied\r\nls: ./ueventd.rc: Permission denied\r\nls: ./init.zygote32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share_v2.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.cust.rc: Permission denied\r\nls: ./init.environ.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.post_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./init.miui.qadaemon.rc: Permission denied\r\nls: ./verity_key: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.qcom.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.configfs.rc: Permission denied\r\nls: ./init.exaid.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.nativedebug.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.early_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./metadata: Permission denied\r\n'] During handling of the above exception, another exception occurred:

根据提供的引用内容，这是一个关于AirtestIDE的问题。根据引用\[1\]，如果遇到旧版本使用没问题，但更新后出现问题的情况，需要提供详细的信息来进行问题解答。具体需要提供旧版本信息（IDE版本，是否使用本地python...

feature = ['x1', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7', 'x8', 'x13'] data_train = data.loc[range(1994,2014)].copy()#取2014年前的数据建模 print(data_train.shape) data_mean = data_train.mean() data_std = data_train.std() data_train = (data_train - data_mean)/data_std #数据标准化 x_train = data_train[feature].values #特征数据 y_train = data_train['y'].values #标签数据 x = ((data[feature] - data_mean[feature]) / data_std[feature]).values #标准差标准化 预测，并还原结果。 linearsvr = LinearSVR().fit(x_train,y_train) #调用LinearSVR()函数 data[u'y_pred'] = linearsvr.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] # y ## SVR预测后保存的结果 outputfile = '../tmp/new_reg_data_GM11_revenue.xls' data.to_excel(outputfile) print('真实值与预测值分别为：',data[['y','y_pred']]) ax1=plt.figure(figsize=(5,5)).add_subplot(2,1,1) print('预测图为：') data[['y','y_pred']].plot(subplots = True,style=['b-o','r-*'],xticks=data.index[::2]) ##subplots = True两表分开 plt.show()

这段代码是一个简单的线性支持向量回归（LinearSVR）模型对财政收入数据进行训练和预测的过程。具体来说，它的步骤如下： 1. 定义了一个包含8个特征变量和1个目标变量的特征列表feature。这里的特征变量包括x1、x3...

from sklearn.svm import LinearSVR import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('../tmp/new_reg_data_GM11.xls') # 读取数据 data = data.set_index('Unnamed: 0') data = data.drop(index ='模型精度') feature = ['x1', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7', 'x8', 'x13'] #特征所在列 data_train = data.loc[range(1994, 2014)].copy() #取2014年前的数据建模 data_mean = data_train.mean() data_std = data_train.std() data_train = (data_train - data_mean) / data_std #数据标准化 x_train = data_train[feature].as_matrix() #特征数据 y_train = data_train['y'].as_matrix() #标签数据 linearsvr = LinearSVR(random_state=123) #调用LinearSVR()函数 linearsvr.fit(x_train, y_train) #预测2014 年和2015 年的财政收入，并还原结果 x = ((data[feature] - data_mean[feature]) / data std[feature]).as_matrix() data[u'y_pred'] = linearsvr.predict (x) * data_std['y'] + data_mean['y'] outputfile ='../tmp/new_reg_data_GM11_revenue.xls' data.to_excel(outputfile) print('真实值与预测值分别为: \n', data[['y', 'y_pred']]) print('预测图为: ',data[['y','y_pred']].plot(style = ['b-o','r-*'])) #画出预测结果图 plt.xlabel('年份') plt.xticks(range(1994,2015,2))

这段代码是使用线性支持向量回归（LinearSVR）...最后，将预测结果保存至Excel文件'../tmp/new_reg_data_GM11_revenue.xls'，并打印出真实值和预测值。同时，代码还画出了真实值和预测值的图表，并设置了横坐标的刻度。

读取文本文件movies_revenue_starring_1950_2010.txt, 首先按照电影title降序排序，然后分别可视化电影的revenue Starring Actors Popularity 的值，每幅图均包括图例、图标题，x轴刻度值为电影title且斜45°显示(为了显示美观，可以将电影title每隔若干个抽样显示)，每幅图曲线颜色分别为红色、绿色;每幅图分别保存为png图片保存，分辨率为400 dpi，png图片命名分别为movies_revenue_1950_2010.png、movies_ starpopularity_ 1950 2010.png

plt.plot(data["Title"][::10], data["Revenue"][::10], color="red", label="Revenue") plt.xticks(rotation=45, ha="right") plt.legend() plt.title("Revenue of Movies from 1950 to 2010") plt.savefig("movies...

import pandas as pd #地方财政收入神经网络预测模型 inputfile='../tmp/new_reg_data_GM11.xls' outputfile='../tmp/new_reg_data_GM11_revenue.xls' modelfile='../tmp/1-net.model' data=pd.read_excel(inputfile) feature=['x1','x2','x3','x4','x5','x6','x7','x8','x9','x10','x11','x13']#特征所在列 data_train=data.loc[range(1994,2014)].copy()#取2014年前的建模数据 data_mean=data_train.mean() data_std=data_train.std() data_train=(data_train-data_mean)/data_std#数据标准化 x_train=data_train[feature].as_matrix()#特征数据 y_train=data_train['y'].as_matrix()#标签数据 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense,Activation model=Sequential()#建立模型 model.add(Dense(input_dim=12,output_dim=12)) model.add(Activation('relu'))#激活函数 model.add(Dense(input_dim=12,output_dim=1)) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='adam')#编译模型，目标函数是均方差 model.fit(x_train,y_train,nb_epoch=10000,batch_size=16)#训练模型 model.save_weights(modelfile)#保存模型 #预测并还原结果 x=((data[feature]-data_mean[feature])/data_std[feature]).as_matrix() data[u'y_pred'] = model.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] data.to_excel(outputfile) #画出预测图 import matplotlib.pyplot as plt p=data[['y','y_pred']].plot(subplots=True,style=['b-o','r-*']) plt.show()

这段代码是一个使用神经网络模型进行地方财政收入预测的例子。首先从Excel文件中读入数据，并选取其中的特征列和标签列构成训练数据，然后对训练数据进行标准化处理。接着使用Keras建立神经网络模型，包括输入层、...

SELECT id, max(CASE WHEN month = 'Jan' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Jan_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Feb' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Feb_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Mar' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Mar_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Apr' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Apr_Revenue', max(CASE WHEN month = 'May' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'May_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Jun' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Jun_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Jul' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Jul_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Aug' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Aug_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Sep' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Sep_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Oct' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Oct_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Nov' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Nov_Revenue', max(CASE WHEN month = 'Dec' THEN revenue ELSE NULL END) AS 'Dec_Revenue', FROM Department GROUP BY id

这是一个 SQL 查询语句，目的是从 Department 表中获取每个部门的每个月份的收入数据，并将其转换为每个部门的一...每个月份的收入数据使用 CASE WHEN 语句进行筛选，最终使用 GROUP BY 语句将每个部门的数据进行分组。

monthly_revenue = data.groupby('month')['销量'].sum()

- groupby('month') 方法将数据按照月份进行分组； - ['销量'] 选择分组后的数据中的“销量”列； - sum() 对每个月的销量数据进行求和。 这段代码的作用是对 DataFrame 中的销量数据按月份进行分组，并计算...

import numpy as np # 市场营业收入数据 revenue = np.array([2375.3, 3929.79, 4678.31, 5486.48]) # 使用forecast函数计算未来四年的数值 future_revenue = np.polynomial.polynomial.polyval(np.arange(len(revenue), len(revenue)+4), np.polynomial.Polynomial.fit(np.arange(len(revenue)), revenue, 1).convert().coef)# 输出未来四年的市场营收预测值 print(future_revenue)，将这段代码运行结果用可视化的方式展现出来，用python编写柱状图

plt.bar(years, future_revenue, align='center', alpha=0.5) plt.xticks(years) plt.ylabel('Revenue (millions)') plt.title('Forecasted Revenue') plt.show() 运行结果如下图所示： ![柱状图]...
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R语言中workflows包的建模工作流程解析

资源摘要信息:"工作流程建模是将预处理、建模和后处理请求结合在一起的过程，从而优化数据科学的工作流程。工作流程可以将多个步骤整合为一个单一的对象，简化数据处理流程，提高工作效率和可维护性。在本资源中，我们将深入探讨工作流程的概念、优点、安装方法以及如何在R语言环境中使用工作流程进行数据分析和模型建立的例子。 首先，工作流程是数据处理的一个高级抽象，它将数据预处理（例如标准化、转换等），模型建立（例如使用特定的算法拟合数据），以及后处理（如调整预测概率）等多个步骤整合起来。使用工作流程，用户可以避免对每个步骤单独跟踪和管理，而是将这些步骤封装在一个工作流程对象中，从而简化了代码的复杂性，增强了代码的可读性和可重用性。 工作流程的优势主要体现在以下几个方面： 1. 管理简化：用户不需要单独跟踪和管理每个步骤的对象，只需要关注工作流程对象。 2. 效率提升：通过单次fit()调用，可以执行预处理、建模和模型拟合等多个步骤，提高了操作的效率。 3. 界面简化：对于具有自定义调整参数设置的复杂模型，工作流程提供了更简单的界面进行参数定义和调整。 4. 扩展性：未来的工作流程将支持添加后处理操作，如修改分类模型的概率阈值，提供更全面的数据处理能力。 为了在R语言中使用工作流程，可以通过CRAN安装工作流包，使用以下命令： ```R install.packages("workflows") ``` 如果需要安装开发版本，可以使用以下命令： ```R # install.packages("devtools") devtools::install_github("tidymodels/workflows") ``` 通过这些命令，用户可以将工作流程包引入到R的开发环境中，利用工作流程包提供的功能进行数据分析和建模。 在数据建模的例子中，假设我们正在分析汽车数据。我们可以创建一个工作流程，将数据预处理的步骤（如变量选择、标准化等）、模型拟合的步骤（如使用特定的机器学习算法）和后处理的步骤（如调整预测阈值）整合到一起。通过工作流程，我们可以轻松地进行整个建模过程，而不需要编写繁琐的代码来处理每个单独的步骤。 在R语言的tidymodels生态系统中，工作流程是构建高效、可维护和可重复的数据建模工作流程的重要工具。通过集成工作流程，R语言用户可以在一个统一的框架内完成复杂的建模任务，充分利用R语言在统计分析和机器学习领域的强大功能。 总结来说，工作流程的概念和实践可以大幅提高数据科学家的工作效率，使他们能够更加专注于模型的设计和结果的解释，而不是繁琐的代码管理。随着数据科学领域的发展，工作流程的工具和方法将会变得越来越重要，为数据处理和模型建立提供更加高效和规范的解决方案。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【工程技术中的数值分析秘籍】：数学问题的终极解决方案

![【工程技术中的数值分析秘籍】：数学问题的终极解决方案](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240429163511/Applications-of-Numerical-Analysis.webp) 参考资源链接：[东南大学_孙志忠_《数值分析》全部答案](https://wenku.csdn.net/doc/64853187619bb054bf3c6ce6?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 数值分析的数学基础 在探索科学和工程问题的计算机解决方案时，数值分析为理解和实施这些解决方案提供了
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如何在数控车床仿真系统中正确进行机床回零操作？请结合手工编程和仿真软件操作进行详细说明。

机床回零是数控车床操作中的基础环节，特别是在仿真系统中，它确保了机床坐标系的正确设置，为后续的加工工序打下基础。在《数控车床仿真实验：操作与编程指南》中，你可以找到关于如何在仿真环境中进行机床回零操作的详尽指导。具体操作步骤如下： 参考资源链接：[数控车床仿真实验：操作与编程指南](https://wenku.csdn.net/doc/3f4vsqi6eq?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保数控系统已经启动，并处于可以进行操作的状态。然后，打开机床初始化界面，解除机床锁定。在机床控制面板上选择回零操作，这通常涉及选择相应的操作模式或输入特定的G代码，例如G28或
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Vue统计工具项目配置与开发指南

资源摘要信息:"该项目标题为'bachelor-thesis-stat-tool'，是一个涉及统计工具开发的项目，使用Vue框架进行开发。从描述中我们可以得知，该项目具备完整的前端开发工作流程，包括项目设置、编译热重装、生产编译最小化以及代码质量检查等环节。具体的知识点包括： 1. Vue框架：Vue是一个流行的JavaScript框架，用于构建用户界面和单页应用程序。它采用数据驱动的视图层，并能够以组件的形式构建复杂界面。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，并且可以通过Vue生态系统中的其他库和工具来扩展应用。 2. yarn包管理器：yarn是一个JavaScript包管理工具，类似于npm。它能够下载并安装项目依赖，运行项目的脚本命令。yarn的特色在于它通过一个锁文件（yarn.lock）来管理依赖版本，确保项目中所有人的依赖版本一致，提高项目的可预测性和稳定性。 3. 项目设置与开发流程： - yarn install：这是一个yarn命令，用于安装项目的所有依赖，这些依赖定义在package.json文件中。执行这个命令后，yarn会自动下载并安装项目所需的所有包，以确保项目环境配置正确。 - yarn serve：这个命令用于启动一个开发服务器，使得开发者可以在本地环境中编译并实时重载应用程序。在开发模式下，这个命令通常包括热重载（hot-reload）功能，意味着当源代码发生变化时，页面会自动刷新以反映最新的改动，这极大地提高了开发效率。 4. 生产编译与代码最小化： - yarn build：这个命令用于构建生产环境所需的代码。它通常包括一系列的优化措施，比如代码分割、压缩和打包，目的是减少应用程序的体积和加载时间，提高应用的运行效率。 5. 代码质量检查与格式化： - yarn lint：这个命令用于运行项目中的lint工具，它是用来检查源代码中可能存在的语法错误、编码风格问题、代码重复以及代码复杂度等问题。通过配置适当的lint规则，可以统一项目中的代码风格，提高代码的可读性和可维护性。 6. 自定义配置： - 描述中提到'请参阅'，虽然没有具体信息，但通常意味着项目中会有自定义的配置文件或文档，供开发者参考，如ESLint配置文件（.eslintrc.json）、webpack配置文件等。这些文件中定义了项目的个性化设置，包括开发服务器设置、代码转译规则、插件配置等。 综上所述，这个项目集成了前端开发的常用工具和流程，展示了如何使用Vue框架结合yarn包管理器和多种开发工具来构建一个高效的项目。开发者需要熟悉这些工具和流程，才能有效地开发和维护项目。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依