for(i <- num) yield op(i)
时间: 2023-12-18 17:02:18 浏览: 38
在Scala中,`for`循环除了可以遍历集合、数组等数据结构外,还可以通过`yield`关键字生成一个新的集合,这个过程被称为“for推导式”。其中,`num`是一个集合,`op(i)`是对集合中每个元素进行操作的函数,例如:
```scala
val num = List(1, 2, 3, 4, 5)
val result = for (i <- num) yield i * 2
```
在上述代码中,`num`是一个包含整数1到5的列表,`i * 2`是对每个元素进行操作的函数,`for`循环遍历了列表中的每个元素,将每个元素乘以2,并将结果存储到新的列表`result`中。因此,`result`的值为`List(2, 4, 6, 8, 10)`。
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#数据预处理 data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") y <- data[,2]/100 #选取数据的第二列 n <- length(y) t <- data[,1]怎么画时间序列图
您可以使用R语言中的`plot()`函数来绘制时间序列图。以下是如何使用`plot()`函数绘制时间序列图的示例代码:
```
# 将日期转换为时间序列对象
t <- as.Date(t)
# 绘制时间序列图
plot(t, y, type="l", xlab="Date", ylab="Yield (%)", main="3-Month Treasury Bill Yield")
```
在这个例子中,`as.Date()`函数用于将日期字符串转换为时间序列对象。`plot()`函数使用`type="l"`参数来指定绘制折线图,`xlab`和`ylab`参数用于指定x和y轴的标签,`main`参数用于指定图表的标题。
#非参数估计 rm(list=ls()) #数据预处理 data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") t <- data[,1] t <- as.Date(t) # 将日期转换为时间序列对象 y <- data[,2]/100 #选取数据的第二列 n <- length(y) #绘图 plot(t,y, type="l",xlab="Date",ylab="Yield(%)",main="3-Month Treasury Bill Yield") #时序图 fit=lm(y~t) abline(fit,lwd=4,col="red") Kreg1=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=30) Kreg2=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=400) Kreg3=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=1000) plot(t,y,pch=1,main="3-Month Treasury Bill Yield") #散点图 lines(Kreg1,lwd=4,col="orange") lines(Kreg2,lwd=4,col="purple") lines(Kreg3,lwd=4,col="limegreen") legend("topright",c("h=30","h=500","h=1000"),lwd=6,col=c("orange","purple","limegreen")) #对时间序列数据进行核密度估计 data_new <- cbind(t,y) density_estimation <- density(y) # 绘制核密度估计曲线 plot(density_estimation) # 对时间序列数据进行核密度估计 density_estimation <- density(y, kernel = "gaussian", bw =0.00466)
这段代码的作用是对3个月国库券收益率进行非参数估计,包括局部线性回归和核密度估计。
首先,代码读取了一个csv文件,将第一列转换为日期格式的时间序列对象t,将第二列除以100得到收益率y,并绘制了收益率随时间的时序图和局部线性回归曲线。接着,代码使用ksmooth()函数进行局部线性回归估计,并绘制了3个不同带宽参数下的拟合曲线。最后,代码使用density()函数进行核密度估计,并绘制了核密度估计曲线。
需要注意的是,局部线性回归和核密度估计都是非参数估计方法,不需要对数据的分布做出任何假设,因此在处理复杂数据时具有较好的适用性。在使用这些方法时,需要选择合适的带宽参数,以获得较好的拟合效果。