f. red-black number

红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉查找树，它的每个节点都带有颜色属性，可以是红色或黑色。通过对任何一条从根到叶子节点的路径上各个节点的颜色进行约束，红黑树保证了没有一条路径会比其他路径长出两倍，因此它是一种高效的数据结构。

相关问题

%读取数据 [num txt raw]=xlsread('final3.xls'); save('zyx4data') %----------number1------- %logret logret=log(num(2:end,1))-log(num(1:end-1,1)); %date' %date=x2mdate(datenum(alldata(2:end,1))); date=raw(3:end,1); %dealnum dealnum=num(2:end,2); %双坐标轴画出收益率和交易量 [hAx,hLine1,hLine2]=plotyy(date,logret,date,dealnum); %横轴日期、收益率红实线、交易量黑色虚线 title('上证指数收盘价收益率及交易量') xlabel('日期'); ylabel(hAx(1),'收益率'); ylabel(hAx,'交易量'); set(hLine1,'color','red'); set(hLine2,'color','black','linestyle','--')这段代码问题在哪

这段代码的问题在于：

1. 在使用 x2mdate 函数将日期转换为 Matlab 内部日期格式之前，需要将日期字符串先转换为 Matlab 内部日期序列，即使用 datenum 函数将日期字符串转换为 Matlab 内部日期序列。因此，将代码中的 "x2mdate(datenum(alldata(2:end,1)))" 修改为 "x2mdate(datenum(raw(3:end,1)))"。

2. 在使用 plotyy 函数时，需要将两个 y 轴对应的数据分别传入到函数中。因此，将代码中的 "ylabel(hAx,'交易量')" 修改为 "ylabel(hAx(2),'交易量')"。

修改后的代码如下所示：

% 读取数据 
[num, txt, raw] = xlsread('final3.xls');
save('zyx4data')

% 计算收益率
logret = log(num(2:end, 1)) - log(num(1:end-1, 1));

% 处理日期
date = raw(3:end, 1);
date = x2mdate(datenum(date));

% 处理交易量
dealnum = num(2:end, 2);

% 双坐标轴画出收益率和交易量
[hAx, hLine1, hLine2] = plotyy(date, logret, date, dealnum);

% 设置图形标题和轴标签
title('上证指数收盘价收益率及交易量')
xlabel('日期');
ylabel(hAx(1), '收益率');
ylabel(hAx(2), '交易量');

% 设置线条颜色和样式
set(hLine1, 'color', 'red');
set(hLine2, 'color', 'black', 'linestyle', '--');

用python #11.根据2015-2016年用水量数据，预测编号1-200的用户，2017年每个月用水量，并对预测值进行评价。

好的，具体实现如下：

首先，读取数据，进行预处理：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('water_usage.csv', index_col='id')
# 将缺失值填充为前一个值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 去除异常值
data = data[(data >= 0) & (data <= 500)]
# 平稳性检验
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
def test_stationarity(timeseries):
    # Determing rolling statistics
    rolmean = timeseries.rolling(12).mean()
    rolstd = timeseries.rolling(12).std()

    # Plot rolling statistics:
    plt.plot(timeseries, color='blue', label='Original')
    plt.plot(rolmean, color='red', label='Rolling Mean')
    plt.plot(rolstd, color='black', label='Rolling Std')
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('Rolling Mean & Standard Deviation')
    plt.show()

    # Perform Dickey-Fuller test:
    print('Results of Dickey-Fuller Test:')
    dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')
    dfoutput = pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])
    for key,value in dftest[4].items():
        dfoutput['Critical Value (%s)'%key] = value
    print(dfoutput)

test_stationarity(data.loc[1:200, '2016-12-31'])

然后，使用ARIMA模型进行预测：

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(data.loc[1:200, '2015-01-31':'2016-12-31'], order=(2,1,2))
model_fit = model.fit(disp=0)
# 预测2017年每个月的用水量
forecast = model_fit.forecast(steps=12)[0]
# 输出预测结果
print(forecast)

最后，使用评价指标对预测结果进行评价：

# 计算均方根误差
mse = mean_squared_error(data.loc[1:200, '2017-01-31':'2017-12-31'], forecast)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE: %.2f' % rmse)
# 可视化预测结果
plt.plot(data.loc[1:200, '2017-01-31':'2017-12-31'].values.flatten(), label='Actual')
plt.plot(forecast, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('water_usage.csv', index_col='id')
# 将缺失值填充为前一个值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 去除异常值
data = data[(data >= 0) & (data <= 500)]
# 平稳性检验
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
def test_stationarity(timeseries):
    # Determing rolling statistics
    rolmean = timeseries.rolling(12).mean()
    rolstd = timeseries.rolling(12).std()

    # Plot rolling statistics:
    plt.plot(timeseries, color='blue', label='Original')
    plt.plot(rolmean, color='red', label='Rolling Mean')
    plt.plot(rolstd, color='black', label='Rolling Std')
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('Rolling Mean & Standard Deviation')
    plt.show()

    # Perform Dickey-Fuller test:
    print('Results of Dickey-Fuller Test:')
    dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')
    dfoutput = pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])
    for key,value in dftest[4].items():
        dfoutput['Critical Value (%s)'%key] = value
    print(dfoutput)

test_stationarity(data.loc[1:200, '2016-12-31'])

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(data.loc[1:200, '2015-01-31':'2016-12-31'], order=(2,1,2))
model_fit = model.fit(disp=0)
# 预测2017年每个月的用水量
forecast = model_fit.forecast(steps=12)[0]
# 输出预测结果
print(forecast)

# 计算均方根误差
mse = mean_squared_error(data.loc[1:200, '2017-01-31':'2017-12-31'], forecast)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE: %.2f' % rmse)
# 可视化预测结果
plt.plot(data.loc[1:200, '2017-01-31':'2017-12-31'].values.flatten(), label='Actual')
plt.plot(forecast, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()