翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清，考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

这段代码实现了一个市场出清的过程，用于计算电力市场中的供需关系和市场价格。具体来说，代码中有以下几个重要的变量和参数：

- a_real和b_real：表示供给曲线的截距和斜率，是一个长度为2的数组。
- c_real和d_real：表示需求曲线的截距和斜率，同样是一个长度为2的数组。
- p_min和p_max：表示机组功率的上下限，也是一个长度为2的数组。
- q_min和q_max：表示负荷需求的上下限，同样是一个长度为2的数组。
- J_g、J和J_max：都是用于计算市场价格的矩阵或数组。
- alpha：是一个长度为2的数组，表示供给和需求量的差异。

代码中使用了cvxopt库中的qp函数，通过定义P、q、G、h、A和b等矩阵，来求解最优化问题，得到了供给量和需求量的均衡点。最后，通过计算市场价格和成本等，得到了节点价格和利润的结果，并将其返回。

在主函数中，代码对market_clearing函数进行了测试，并输出了结果。

相关问题

import random import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] dataset=pd.read_excel('C:\\Users\\86180\\Desktop\\第一次数学建模\\湘菜口感好物质.xlsx') dataset = dataset.drop(dataset.index[:1], inplace=False) dataset = dataset.drop(dataset.columns[:1], axis=1, inplace=False) #matrix=dataset.values matrix=np.array(dataset) matrix=matrix.T matrix_xiang=matrix[:27] # 将NaN值替换为0 matrix_xiang = np.nan_to_num(matrix_xiang) # 检测矩阵中是否还有NaN值 这个代码报错TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''应如何修改

根据您提供的代码，错误出在尝试检测矩阵中是否还有NaN值时。出现错误的原因可能是矩阵中的元素类型不符合`np.isnan()`函数的要求。

为了解决这个问题，您可以尝试使用`np.isnan()`函数之前，先将矩阵的元素类型转换为浮点类型（float），然后再进行检测。下面是修改后的代码：

import random
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.decomposition import PCA

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

dataset = pd.read_excel('C:\\Users\\86180\\Desktop\\第一次数学建模\\湘菜口感好物质.xlsx')

dataset = dataset.drop(dataset.index[:1], inplace=False)
dataset = dataset.drop(dataset.columns[:1], axis=1, inplace=False)

matrix = np.array(dataset)
matrix = matrix.T

matrix_xiang = matrix[:27]

# 将NaN值替换为0
matrix_xiang = np.nan_to_num(matrix_xiang.astype(float))

# 检测矩阵中是否还有NaN值
has_nan = np.isnan(matrix_xiang).any()

if has_nan:
    print("矩阵中存在NaN值")
else:
    print("矩阵中没有NaN值")

在上述代码中，我使用`astype(float)`将矩阵的元素类型转换为浮点类型。然后，再对`matrix_xiang`进行NaN值的替换和检测。这样应该能够解决您遇到的问题。

基于以下代码，加入图像高斯模糊处理代码：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab %matplotlib inline # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 10 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮（批次）的大小，64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 测试集 test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) # 构建batch数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

可以将以下代码加入到定义超参数的代码块后面，实现对训练集和测试集图像的高斯模糊处理：

# 定义高斯模糊的卷积核
blur_kernel = np.array([[1, 2, 1],
                        [2, 4, 2],
                        [1, 2, 1]]) / 16.

# 定义高斯模糊的函数
def gaussian_blur(x):
    x = np.array(x)
    _, c, h, w = x.shape
    blur_kernel_tensor = torch.from_numpy(blur_kernel).unsqueeze(0).repeat(c, 1, 1, 1).float().to(x.device)
    x_blur = F.conv2d(x, blur_kernel_tensor, padding=(1, 1))
    return x_blur

# 对训练集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
    train_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255

# 对测试集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(test_loader):
    test_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255

注意，由于 MNIST 数据集中的像素值范围为 0~255，高斯模糊处理后的像素值可能会出现小数，需要将其乘以 255 后转换为整数的像素值。