def standRegres(xArr,yArr): xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T xTx = xMat.T*xMat#计算xTx if linalg.det(xTx) == 0.0:#判断行列式是否为0 print("This matrix is singular, cannot do inverse") return ws = xTx.I * (xMat.T*yMat)#计算回归系数 return ws from numpy import * def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1 #get number of fields dataMat = []; labelMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): lineArr =[] curLine = line.strip().split('\t') for i in range(numFeat): lineArr.append(float(curLine[i])) dataMat.append(lineArr) labelMat.append(float(curLine[-1])) return dataMat,labelMat ##测试线性回归 xArr,yArr=loadDataSet('ex0.txt') xArr[0:2] ws=standRegres(xArr,yArr)#计算回归系数 xMat=mat(xArr) yMat=mat(yArr) #绘散点图 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0],yMat.T[:,0].flatten().A[0])#.A转变为数组 xCopy=xMat.copy() xCopy.sort(0)#维度，行排序 yHat=xCopy*ws ax.plot(xCopy[:,1],yHat) plt.show #求预测值和真实值的相关系数 yHat1=xMat*ws corrcoef(yHat1.T,yMat) 如何处理ex0.txt里的文件不出现could not convert string to float: 'M,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15'的报错

这个报错意味着你的代码无法将文件中的字符串转换为浮点数。这是因为在ex0.txt中，每行最后一个字段是一个字符串，而不是一个浮点数。你需要确保将该字段排除在读取数据的过程中。你可以修改loadDataSet函数，如下所示：

def loadDataSet(fileName):
    # general function to parse tab-delimited floats
    dataMat = []
    labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr = line.strip().split('\t')
        # 将最后一个字段排除在数据中
        lineArr = [float(lineArr[i]) for i in range(len(lineArr)-1)]
        dataMat.append(lineArr)
        labelMat.append(float(lineArr[-1]))
    return dataMat, labelMat

这样，你就可以成功读取数据并进行回归分析了。

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def standRegres(xArr,yArr): xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T xTx = xMat.TxMat#计算xTx if linalg.det(xTx) == 0.0:#判断行列式是否为0 print("This matrix is singular, cannot do inverse") return ws = xTx.I * (xMat.TyMat)#计算回归系数 return ws from numpy import * def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1 #get number of fields dataMat = []; labelMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): lineArr =[] curLine = line.strip().split('\t') for i in range(numFeat): lineArr.append(float(curLine[i])) dataMat.append(lineArr) labelMat.append(float(curLine[-1])) return dataMat,labelMat ##测试线性回归 xArr,yArr=loadDataSet('ex0.txt') xArr[0:2] ws=standRegres(xArr,yArr)#计算回归系数 xMat=mat(xArr) yMat=mat(yArr) #绘散点图 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0],yMat.T[:,0].flatten().A[0])#.A转变为数组 xCopy=xMat.copy() xCopy.sort(0)#维度，行排序 yHat=xCopyws ax.plot(xCopy[:,1],yHat) plt.show #求预测值和真实值的相关系数 yHat1=xMatws corrcoef(yHat1.T,yMat) 如何处理ex0.txt里的文件不出现could not convert string to float: 'M,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15'的报错

您可以尝试使用 `open()` 函数打开文件时指定文件的编码方式，例如：

fr = open(fileName, encoding='utf-8')

如果您不确定文件的编码方式，可以使用 `chardet` 库来自动检测文件编码方式，例如：

import chardet

with open(fileName, 'rb') as f:
    result = chardet.detect(f.read())
    
fr = open(fileName, encoding=result['encoding'])

这样可以避免出现无法将字符串转换为浮点数的错误。

帮我看看哪里有错误，代码#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归） yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[srtInd] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

代码中有一些错误，可能是因为缺少了一些导入模块的语句，或者是函数调用参数的错误。以下是修正后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *

# 加载数据集
def loadDataSet(filename):
    dataMat = []
    labelMat = []
    fr = open(filename)
    for line in fr.readlines():
        lineArr = line.strip().split('\t')
        dataMat.append([1.0, float(lineArr[0])])
        labelMat.append(float(lineArr[1]))
    return dataMat, labelMat

# 局部加权线性回归函数
def lwlr(testPoint, xArr, yArr, k=1.0):
    xMat = mat(xArr)
    yMat = mat(yArr).T
    m = shape(xMat)[0]
    weights = mat(eye((m)))
    for j in range(m):
        diffMat = testPoint - xMat[j,:]
        weights[j,j] = exp(diffMat * diffMat.T / (-2.0 * k**2))
    xTx = xMat.T * (weights * xMat)
    if linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("This matrix is singular, cannot do inverse")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
    return testPoint * ws

# 测试局部加权线性回归函数
def lwlrTest(testArr, xArr, yArr, k=1.0):
    m = shape(testArr)[0]
    yHat = zeros(m)
    for i in range(m):
        yHat[i] = lwlr(testArr[i], xArr, yArr, k)
    return yHat

# 绘制原数据散点图
xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt')
plt.scatter(array(xArr)[:,1], array(yArr))

# 绘制拟合线（局部加权线性回归）
srtInd = array(xArr)[:,1].argsort(0)
xSort = array(xArr)[srtInd]
yHat = lwlrTest(xSort, xArr, yArr, k=0.01)
plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')
plt.show()

请注意，这里我添加了几个函数，包括 `lwlr`、`lwlrTest` 和 `loadDataSet`，这些函数都是局部加权线性回归的相关函数，需要在代码中定义。此外，我还添加了一些导入模块的语句，确保这些模块可以正确加载。最后，我添加了一个 `plt.show()` 语句，以便将绘图显示在屏幕上。