%left '+' '-' %left '*' '/' %left NEG %left '^'

这是一个关于运算符优先级和结合性的表示法，表示了四种运算符：加法、减法、乘法、除法、取负和乘方的优先级和结合性。

- `%left` 表示左结合，即从左往右计算。
- `%right` 表示右结合，即从右往左计算。
- `%nonassoc` 表示不结合，即不允许相邻的相同运算符出现。
- `%precedence` 表示优先级相同的运算符，从左往右结合。

具体来说：

- `+` 和 `-` 优先级相同，左结合。
- `*` 和 `/` 优先级相同，左结合。
- `NEG` 取负操作，优先级最高，右结合。
- `^` 乘方操作，优先级最高，右结合。

相关问题

%left '&' %left rop %left '+' '-' %left '*' '/' %right Lnot neg %token id %token iconst 这是关于什么的代码

这是一个关于运算符优先级和结合性的文法定义代码，可以用于构建语法分析器（Parser）。

其中，`%left '&'` 表示按位与运算符（&）的优先级为左结合，`%left rop` 表示在文法中定义的其他运算符（如逻辑运算符）的优先级为左结合，`%left '+' '-'` 表示加减运算符的优先级为左结合，`%left '*' '/'` 表示乘除运算符的优先级为左结合，`%right Lnot neg` 表示逻辑非（!）和一元负号（-）的优先级为右结合。

`%token id` 和 `%token iconst` 则表示文法中使用的终结符，即标识符和整数常量。

这段代码的具体上下文需要根据实际情况来确定。

df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

这段代码是关于股票情绪指数的计算和处理，包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv 文件中。其中，BI 指数是一种用于衡量市场情绪的指标，通过计算买方和卖方之间的力量平衡来反映市场的情绪状态。