sum(if(in_out_type=1,score_num,0))-sum(if(in_out_type=2,score_num,0))as scoreTotal, sum(scoreTotal) as totalScore 统计sql中 sum的值

时间: 2024-04-04 12:30:39 浏览: 46
在这个统计 SQL 中，`sum(if(in_out_type=1,score_num,0))` 表示筛选 in_out_type 等于 1 的记录，然后对这些记录的 score_num 字段求和；`sum(if(in_out_type=2,score_num,0))` 表示筛选 in_out_type 等于 2 的记录，然后对这些记录的 score_num 字段求和。这两个求和结果相减就得到了 scoreTotal 的值。最后，`sum(scoreTotal)` 表示对所有 scoreTotal 求和，即得到总分 totalScore 的值。
相关问题

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么？tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票？

根据代码逐行分析，tmp_df 是一个 DataFrame，包含了股票的信息以及回测结果。其中，选取了 label_final 为 1 的股票，也就是模型预测为涨的股票，并且过滤掉了当天涨停的股票。最终买入的股票信息保存在 buy_df 中，回测时将其与 stock_info_copy、index_df 进行合并，得到了回测的结果，并将买入的股票信息与回测结果合并，生成了最终的 tmp_df。

def Land_cover_pred_plot(array_folder,raster_file, reference_file,ML_algo, plot = False): df_train , train_array = get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file) df_train = df_train.dropna() print(df_train) train_array = np.array(train_array, dtype=object) tile_df = pd.DataFrame() for i, array in enumerate(train_array[0]): # print(train_array[i], train_array_name[i]) tile_df[train_array[1][i]] = np.nan_to_num(array.ravel(), copy=False) # print(train_array[0][i], train_array[1][i]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train.drop('type' , axis = 1),df_train['type'],test_size = 0.1) print(X_train) ML_algo.fit(X_train,y_train) test_pred = ML_algo.predict(X_test) confusion_mat = confusion_matrix(y_test,test_pred) classification_repo = classification_report(y_test, test_pred) test_acc = accuracy_score(y_test, test_pred) print("Confusion Matri : \n", confusion_mat) print("Classification Report : \n", classification_repo) print("Accuracy on Test : ", test_acc) pred_array = ML_algo.predict(tile_df) mask_array = np.reshape(pred_array, train_array[0][0].shape) class_sum = [] for i,j in enumerate(df_train['type'].unique()): sum = (mask_array == j).sum() class_sum.append([j,sum]) print(class_sum) print(mask_array) if plot == True: arr_f = np.array(mask_array, dtype = float) arr_f = np.rot90(arr_f, axes=(-2,-1)) arr_f = np.flip(arr_f,0) plt.imshow(arr_f) plt.colorbar() return mask_array

该函数是一个用于地表覆盖预测和绘图的函数。它需要一个包含训练数据的文件夹路径，一个栅格文件和一个参考文件作为输入。它还需要一个机器学习算法和一个布尔值作为是否要绘制图表的标志。函数调用 get_data_eval 函数来获取训练数据，并使用 train_test_split 函数将其分成训练集和测试集。然后，使用机器学习算法来拟合训练数据，预测测试数据，并计算准确度、混淆矩阵和分类报告。最后，使用训练后的模型来预测栅格文件中的地表覆盖，并将结果绘制成图表（如果 plot 参数为 True）。函数返回预测结果的数组。
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SQL SUM() 函数 SUM() 函数 SUM() 函数返回数值列的总数。 SQL SUM() 语法 SELECT SUM(column_name) FROM table_name; 演示数据库 在本教程中，我们将使用 RUNOOB 样本数据库。 下面是选自 “access_log” 表的数据： mysql> SELECT * FROM access_log; +-----+---------+-------+------------+ | aid | site_id | count | date | +-----+---------+-------+----------

sum.sql

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sql

score.sql

score.sql

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。在LightGBM模型的参数设置上，使用了gbdt算法进行梯度提升决策树，num_class参数设置为4，表示有4个类别；num_leaves参数设置为2的5次方，表示叶节点的数量...

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

1. 将训练数据分为5折，设置随机种子为2021。 2. 初始化test数组，用于存储每一折的测试数据预测结果。 3. 使用OneHotEncoder进行标签编码，将分类器输出的标签转换为one-hot编码。 4. 针对每一折的训练数据...

for i in range(num_trains): score = X[i].dot(W) f = score - np.max(score) softmax = np.exp(f) / np.sum(np.exp(f)) loss_i = -np.log(softmax[y[i]]) loss += loss_i dW[:, y[i]] += -X[i] for j in range(num_class): dW[:, j] += X[i] * softmax[j] loss /= num_trains dW /= num_trains loss += reg * np.sum(W * W) dW += reg * 2 * W

具体来说，代码中的循环迭代了 num_trains 次，对每个训练样本进行处理。首先，计算了每个类别的得分，然后对得分进行了归一化处理，得到了softmax概率值。接着，计算了交叉熵损失，并将其累加到总损失 loss 上。 ...

#include<stdio.h> struct student{int num;char name[20];int score;}stu[5]; main() {struct student*pt,*p[5]; int i,j,k,sum=0; for(i=0;i<5;i++) {scanf('%d％s%d",&stu[i].num,stu[i].name,&stu[i].score); p[i]=&stu[i]; sum=sum+____________; } for(i=0;i<5;i++) {k=i; for(j=i;j<5;j++) if(______)k=j; if(k!=i){pt=p[i];p[i]=p[k];p[k]=pt;} } for(i=0;i<5;i++) printf(“%d,%s,%d",________); printf("Average=%d\n",__________); }

这是一段C语言代码，其中有一些空缺需要...1. 第一个空缺应该填：stu[i].score 2. 第二个空缺应该填：p[j]->score > p[k]->score 3. 第三个空缺应该填：p[i]->num, p[i]->name, p[i]->score 4. 第四个空缺应该填：sum/5

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=1) return context def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer...

#pragma region 全局变量区域 /// ///全局变量区域 /// int stu_num = 0;//学生实际人数 int course_num = 0;//课程实际门数 int course_scores_sum[6] = { 0 };//课程总分 float course_scores_average[6] = { 0 };//课程平均分 int t = 0;//全局条件执行参数，用于t=1时退出while循环 //定义结构体类型“学生成绩” struct student_scores { int stu_id = 0;//学生学号 string stu_name = "";//学生姓名 int stu_score[6] = { 0 };//各门课程的成绩（课程最大不超过6门） int stu_sum = 0;//学生的总分 float stu_average = 0;//学生的平均分 int stu_rank = 0;//学生成绩的总排名 }; #pragma endregion解释这段代码

这段代码是一个C++程序中的全局变量定义和结构体类型定义。全局变量包括学生人数、课程门数、各门课程的总分和平均分、一个全局条件执行参数。结构体类型"student_scores"包括学生的学号、姓名、各门课程成绩、总分...

STU* Max(STU* head) { p = head->next; now = head; STU* newstuhead, * newstu, * high;//建立新符合要求的链表 newstu = (STU*)malloc(len); int flag = 0, sum = 0; newstuhead = newstu; while (p != NULL) { if ((p->score[0] + p->score[1] + p->score[2]) > sum) { sum = p->score[0] + p->score[1] + p->score[2]; high = p; } p = p->next; } while (now != NULL) { if ((now->score[0] + now->score[1] + now->score[2]) >= sum) { if (flag != 0) { newstu->next = (STU*)malloc(len); newstu = newstu->next; } strcpy(newstu->num, now->num); strcpy(newstu->name, now->name); strcpy(newstu->major, now->major); newstu->classNo = now->classNo; newstu->score[0] = now->score[0]; newstu->score[1] = now->score[1]; newstu->score[2] = now->score[2]; flag++; } now = now->next; } newstu->next = NULL; return newstuhead; }

同时定义了一个变量sum用于记录最高总成绩，以及一个变量flag用于标记新链表节点的个数。 代码的主要逻辑是先遍历原链表，找到最高总成绩对应的节点high。然后再次遍历原链表，将总成绩不低于最高总成绩的节点复制...

有5名学生，每个学生的数据信息包括学号、姓名和一门课的成绩。要求按学生的成绩由高到低排序，然后输出学生的信息以及平均成绩。 #include <stdio.h> struct student { int num; char name[20]; int score; }stu[5]; main() { struct student *pt,*p[5]; int i, j, k, sum=0; for(i=0;i<5;i++) {scanf('%d％s%d", &stu[i].num, stu[i].name, &stu[i].score); p[i]=&stu[i]; sum=sum+_______①_____; } for(i=0;i<5;i++) { k=i; for(j=i;j<5;j++) if( ___②____) k=j; if(k!=i) { pt=p[i]; p[i]=p[k]; p[k]=pt;} } for(i=0;i<5;i++) printf(“%d, %s, %d", ____③____); printf("Average=%d\n", _____④_____); }

sum = sum + stu[i].score; } for (i = 0; i ; i++) { k = i; for (j = i; j ; j++) if (p[j]->score > p[k]->score) k = j; if (k != i) { pt = p[i]; p[i] = p[k]; p[k] = pt; } } for (i = 0; i ; i...

1、程序填空并调试： 有5名学生，每个学生的数据信息包括学号、姓名和一门课的成绩。要求按学生的成绩由高到低排序，然后输出学生的信息以及平均成绩。 #include <stdio.h> struct student { int num; char name[20]; int score; }stu[5]; main() { struct student *pt,*p[5]; int i, j, k, sum=0; for(i=0;i<5;i++) {scanf('%d％s%d", &stu[i].num, stu[i].name, &stu[i].score); p[i]=&stu[i]; sum=sum+_______①_____; } for(i=0;i<5;i++) { k=i; for(j=i;j<5;j++) if( ___②____) k=j; if(k!=i) { pt=p[i]; p[i]=p[k]; p[k]=pt;} } for(i=0;i<5;i++) printf(“%d, %s, %d", ____③____); printf("Average=%d\n", _____④_____); }

if(p[j]->score > p[k]->score) k = j; // 填空② if(k != i) { pt = p[i]; p[i] = p[k]; p[k] = pt; } } for(i = 0; i ; i++) printf("%d, %s, %d\n", p[i]->num, p[i]->name, p[i]->score); // 填空③ ...

优化并完善以下程序with open('rawscore.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() students = []for line in lines: parts = line.strip().split() # 分割字符串 student = { 'id': parts[0], 'name': parts[1], 'scores': [int(x) for x in parts[2:]] # 将成绩转换为整数 } students.append(student) for student in students: scores = student['scores'][:3] # 取前3门课程的成绩 avg_score = sum(scores) / len(scores) # 计算平均分 student['avg_score'] = avg_score # 设置参数weight_major = 0.7 # 专业课成绩所占比例 weight_moral = 0.3 # 德育成绩所占比例 num_grades = 5 # 奖学金等级数 num_winners = [10, 20, 30, 40, 50] # 各等级获奖人数 # 根据综合成绩排序 for i in range(len(students)): for j in range(len(students) - i - 1): if students[j]['avg_score'] < students[j+1]['avg_score']: students[j], students[j+1] = students[j+1], students[j]# 输出获奖名单 for i in range(num_grades): print(f'第{i+1}等奖：') for j in range(num_winners[i]): student = students[j] score_major = student['avg_score'] * weight_major score_moral = student['scores'][3] * weight_moral score_total = score_major + score_moral if j == 0: print(f' {j+1}. {student["name"]}({student["id"]})，综合成绩：{score_total:.2f}，专业课平均分：{student["avg_score"]:.2f}，德育成绩：{student["scores"][3]:.2f}，获得一等奖学金') elif j < num_winners[i-1]: print(f' {j+1}. {student["name"]}({student["id"]})，综合成绩：{score_total:.2f}，专业课平均分：{student["avg_score"]:.2f}，德育成绩：{student["scores"][3]:.2f}，获得其他奖学金') else: break

avg_score = sum(scores) / len(scores) student['avg_score'] = avg_score students = sorted(students, key=lambda x: x['avg_score'], reverse=True) # 输出获奖名单 weight_major = 0.7 weight_moral = 0.3 ...

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3, n_features=x_num, n_iter=100, params="ste", init_params="e") dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[1], [6], [3], [5], [2], [7], [3], [5], [2], [4], [3], [6], [1], [5], [4]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)

这段代码是使用HMM（隐马尔可夫模型）来模拟掷骰子的过程，其中： - 三个骰子被视为三个隐藏状态（hidden states），每个骰子有八个可能的结果； - startprob_ 表示初始状态的概率分布，即开始时每个骰子被选中的...

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3,n_features=8,n_trials=10) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)上述代码显示错误：

可以在代码的开头加上一个空格，将import和from分开，修改为： import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np 然后，MultinomialHMM类没有n_trials参数，可以将dice_hmm的定义修改为...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

轮廓系数法则使用轮廓系数来度量聚类的有效性，它的基本思想是聚类效果越好，同一聚类类别内部的数据点越紧密，不同聚类类别之间的数据点越分散，因此轮廓系数的取值范围在 [-1, 1] 之间，越接近 1 表示聚类效果越好...
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