exp4j 必须指定变量？

在exp4j中，是可以创建没有变量的表达式的。如果表达式中不包含任何变量，例如下面这个例子：

ExpressionBuilder builder = new ExpressionBuilder("2 + 3");
Expression expression = builder.build();
double result = expression.evaluate();

在上面的例子中，我们创建了一个包含常量的表达式，因此不需要指定任何变量，直接调用`evaluate()`方法即可得到表达式的结果。如果表达式中包含变量，需要使用`setVariable()`方法来为变量设置具体的值，例如：

ExpressionBuilder builder = new ExpressionBuilder("x * y");
builder.variable("x");
builder.variable("y");
Expression expression = builder.build();
expression.setVariable("x", 2.0);
expression.setVariable("y", 3.0);
double result = expression.evaluate();

在上面的例子中，我们创建了一个包含两个变量x和y的表达式，然后使用`setVariable()`方法为变量设置具体的值，最后调用`evaluate()`方法计算表达式的结果。

相关问题

exp4j 能否不指定变量,但是要求替换setVariable 的值

在exp4j中，可以使用常量替代表达式中的变量。例如，假设我们有一个包含变量的表达式：

ExpressionBuilder builder = new ExpressionBuilder("x * y");
builder.variable("x");
builder.variable("y");
Expression expression = builder.build();

我们可以通过使用常量来替换变量，例如：

double x = 2.0;
double y = 3.0;
double result = expression.setVariable("x", x).setVariable("y", y).evaluate();

在上面的代码中，我们使用常量2.0和3.0来替换变量x和y，然后调用`setVariable()`方法来设置变量的值，最后调用`evaluate()`方法计算表达式的结果。需要注意的是，使用常量替换变量只适用于表达式中不包含函数和自定义运算符的情况。如果表达式中包含函数和自定义运算符，使用常量替换变量可能会导致计算结果不准确。

import numpy as np import matploplib.pyplot as plt import pandas as pd import openpyxl from sklearn import decomposition def loadDataSet(filename): ex = openpyxl.load_workbook(filename) sheet = ex.get_sheet_by_name("高钾") data1 = [] data2 = [] for i in range(2,20): res = [] for j in range (2,16): res.append(sheet.cell(row=i,column = j).value) data1.append(res) sheet = ex.get_sheet_by_name("铅钡") for i in range(2,51): res = [] for j in range (2,16): res.append(sheet.cell(row=i,column = j).value) data2.append(res) return data1 , data2 def process(data,n,n): X=[] for j in range(0,len(res)-1): w.append(res[j]-res[len(res)] - 1]) for j in range(0,len(w)): down += np.exp(w[j]) ptr = [] for j in range(0,len(w)): ptr.append(np.exp(v[j])/down) ptr.append(1/down) x=[] idx =0 for j in range(0,m): if data[i][j] == 0: x.append(0) else: x.append(ptr[idx]) idx += 1 X.append(x) return X filename = 'Log-ratio变换.xlsx' data1 , data2 = loadDataSet(filename) print(data1) print(data2) data1 = process(data1,len(data1),len(data1[0])) data2 = process(data2,len(data1),len(data2[0])) wk = openpyxl.Workbook sheet1 = wk.create_sheet("高钾") sheet1 = wk.create_sheet("铅钡") for i in range(1,len(data1) + 1): for j in range(1,len(data1[0]) + 1): sheet1.cell(row = i,column = j).value = data1[i-1][j-1] for i in range(1,len(data2) + 1): for j in range(1,len(data2[0]) + 1): sheet2.cell(row = i,column = j).value = data2[i-1][j-1] wk.save('../第二小问/Log-ratio逆变换测试.xlsx')分析代码

这段代码的功能是加载一个Excel文件并进行log-ratio变换和逆变换，然后将处理后的数据保存到新的Excel文件中。

代码的主要部分包括以下几个函数和步骤：

1. `loadDataSet(filename)`: 这个函数用于加载Excel文件并读取其中的数据。它使用openpyxl库打开Excel文件，然后按照指定的工作表名称读取数据，并将数据存储在两个列表data1和data2中。

2. `process(data, n, m)`: 这个函数用于进行log-ratio变换。它接收一个数据集data，以及数据集的行数n和列数m作为参数。在函数内部，它遍历数据集的每个元素，计算log-ratio变换并存储在新的数据集X中。

3. 加载文件并处理数据：代码首先指定要处理的Excel文件的路径，并调用`loadDataSet()`函数加载数据。然后，它调用`process()`函数对data1和data2进行log-ratio变换，并将结果保存回相应的变量。

4. 创建新的Excel文件并保存处理后的数据：代码使用openpyxl库创建一个新的Excel文件，并创建两个工作表"高钾"和"铅钡"。然后，它将处理后的data1和data2数据写入到对应的工作表中。

最后，代码使用`save()`函数将新的Excel文件保存到指定路径。

请注意，代码中存在一些语法错误和逻辑问题，例如变量命名错误（`matploplib`应为`matplotlib`，`numpy`应为`np`），缩进错误，以及函数调用错误（如`openpyxl.Workbook`没有加括号）等。在运行之前，你需要修复这些错误。另外，你还需要确保安装了所需的库。