df = pd.read_excel(r'D:\bianpojiance\yuce.xlsx')

时间: 2024-05-27 19:14:18 浏览: 92
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bp.zip_agriculture_silvervkz_yuce MATLAB_农业

As an AI language model, I don't have access to your local machine's file directory, so I cannot run this code. However, I can explain what this code is doing. This code reads an Excel file named "yuce.xlsx" located in the "D:\bianpojiance" directory and stores its data as a pandas DataFrame object named "df". The "r" before the file path indicates that it's a raw string and the backslashes are not interpreted as escape characters.
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yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True)如何绘图表示

可以使用matplotlib库绘制有效前沿图。代码示例如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算有效前沿 ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_frontier = ef.efficient_frontier() ...

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码，与前面匹配

yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx", index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3...

import pandas as pd # 读取包含股票收盘价数据的表格 df = pd.read_csv("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuce5.csv",encoding='utf-8', index_col=0, parse_dates=True) # 计算前一天的收盘价数据 df_shift = df.shift(1) # 计算每支股票的每日收益率 returns = (df - df_shift) / df_shift # 打印结果 print(returns.head())UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xcf in position 0: invalid continuation byte

df = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuce5.csv', encoding=result['encoding'], index_col=0, parse_dates=True) # 计算前一天的收盘价数据 df_shift = df.shift(1) # 计算每支股票的每日收益...

但检查后不存在缺失值：import pandas as pd data = pd.read_csv('yuce1.csv') data.isnull().sum() time 0 value 0 dtype: int64

ts = pd.Series(df['value'].values, index=df['time']) # 对时间序列进行季节性分解 result = sm.tsa.seasonal_decompose(ts) # 打印结果 print(result) 在这个例子中，我们首先将数据读入一个 numpy 的 ...

import pandas as pd timesalary = pd.read_csv("mxdata.txt") import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pylab as pyl plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() feature_cols = ['温度'] X = timesalary[feature_cols] y = timesalary.销售量 model.fit(X,y) plt.scatter(timesalary.温度, timesalary.销售量) plt.plot(timesalary.温度, model.predict(X) , color='blue') pyl.title("模型方程：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_)) plt.xlabel('温度/摄氏度') plt.ylabel('销售量/个') plt.savefig('yuce.png') plt.show() print("截距与斜率:",model.intercept_,model.coef_) print("该线性回归方程组公式为：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_))详细解释代码

这段代码是一个简单的线性回归模型。...最后，使用 Matplotlib 库的 scatter() 函数和 plot() 函数来绘制数据点和回归线，并将结果保存为 "yuce.png" 文件。截距和斜率以及线性回归方程的公式也被打印出来。

# 9.绘制结果 plot_size = 200 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) # data是一个以为度得列表 ，这样是把数据写进去一列 print("--------------------------") yuce=scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()) true=scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)) res = [] for i in range(len(yuce)): temp=[] temp.append(true[i][0]) temp.append(yuce[i][0]) # print() # print(yuce[i][0]) res.append(temp) columns = ['真实值', '预测值'] test = pd.DataFrame(columns=columns, data=res) test.to_csv('jieguo.csv') plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()

这段代码用于绘制模型的预测结果和真实值，并将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。 首先，我们设置了绘图的尺寸为12x8，并使用蓝色线条绘制了模型对训练数据的预测结果，使用红色线条绘制了真实值。...

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image_name = "time_step="+time_step+"hidden_size="+hidden_size+".png"

plt.plot(y_train_predict, label='yuce') plt.plot(y_train, label='xunlian') # 添加图例 plt.legend() # 构建图片名称 image_name = "time_step=" + time_step + "hidden_size=" + hidden_size + ".png" # ...

plt.title('rnn') plt.xlabel('time') plt.ylabel('shuzhi') plt.plot(y_train_predict, label='yuce') plt.plot(y_train, label='xunlian') plt.legend() plt.show()

然后，plt.plot(y_train_predict, label='yuce') 绘制预测结果的折线图。y_train_predict 是预测的结果，label='yuce' 为该折线图的标签。 接下来，plt.plot(y_train, label='xunlian') 绘制训练数据的折线图。y_...

list(np.array(yuce)[randomnum])

这段代码是将一个列表（list）转化为NumPy数组（np.array），然后从数组...randomnum = random.randint(0, len(yuce)-1) result = list(np.array(yuce)[randomnum]) print(result) 输出结果可能为： [4]

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list(np.array(yuce)[randomnum

I'm sorry, but your code is incomplete and contains errors. Can you please provide me with the full code or more information about what you are trying to achieve?

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请详细的解释这段代码含义：clc;clear data = readtable('syue2.csv'); x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1}; %GM n=length(x0); x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)*af+(1-af)*x1(i-1); end Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end B=inv(X'*X)*X'*Y; a=B(1); b=B(2); pred_n_1=(x0(1)-b/a)*exp(-a*n)*(1-exp(a)); x=0:1:13; n0=0:13; y3=(x0(1)-b/a).*exp(-a.*x).*(1-exp(a)); yuce=y3';

2. data = readtable('syue2.csv');：读取名为 syue2.csv 的表格文件，并将其存储在名为 data 的变量中。 3. x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1};：从 data 变量中提取第二列和第一列的数据，并将其分别存储在名为 x0...

clc,clear x0=[0.1874 0.1879 0.2465 0.1890] lamda=x0(1:3)./(2:4) range=minmax(lamda') x1=cumsum(x0) B=[-0.5*(x1(1:3)+x1(2:4)),ones(3,1)] Y=x0(2:4) u=B\Y syms x(t) x=dsolve(diff(x)+u(1)*x==u(2),x(0)==x0(1)) xt=vpa(x,6) yuce1=subs(x,t,[0:3]) yuce1=double(yuce1) yuce=[x0(1),diff(yuce1)] epsilon=x0'-yuce delta=abs(epsilon./x0') rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1)*lamda')程序哪里错了

这段代码有一些问题，可能是由于复制粘贴的原因，导致代码格式不正确，也可能是缺少变量或函数等定义。以下是可能的问题： 1. 缺少变量或函数的定义。在代码中，变量和函数可能没有定义。例如，函数minmax和dsolve...

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