def f(x, y): return x ** 2 - y ** 2 def df(x, y): return 2.0 * x, -2.0 * y init_pos = (7.0, 0.25) params = {} params['x'], params['y'] = init_pos[0], init_pos[1] grads = {} grads['x'], grads['y'] = 0, 0 optimizers = OrderedDict() optimizers["SGD"] = SGD(lr=0.95) optimizers["Momentum"] = Momentum(lr=0.1) optimizers["AdaGrad"] = AdaGrad(lr=0.95) optimizers["Adam"] = Adam(lr=0.3) idx = 1 for key in optimizers: optimizer = optimizers[key] x_history = [] y_history = [] params['x'], params['y'] = init_pos[0], init_pos[1] for i in range(30): x_history.append(params['x']) y_history.append(params['y']) grads['x'], grads['y'] = df(params['x'], params['y']) optimizer.update(params, grads) x = np.arange(-10, 10, 0.01) y = np.arange(-10, 10, 0.01) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) # for simple contour line mask = Z > 7 Z[mask] = 0 # plot plt.subplot(2, 2, idx) idx += 1 plt.plot(x_history, y_history, 'o-', color="red") plt.contour(X, Y, Z) plt.ylim(-10, 10) plt.xlim(-10, 10) plt.plot(0, 0, '+') # colorbar() # spring() plt.title(key) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y")代码流程

这段代码实现了对一个二元函数进行优化的过程，并通过不同的优化器进行比较。具体流程如下：

1. 定义了一个二元函数 $f(x,y)=x^2-y^2$，以及其梯度函数 $df(x,y)=(2x,-2y)$；
2. 定义了初始位置 $(7.0,0.25)$，以及初始参数和梯度；
3. 定义了四个优化器：SGD、Momentum、AdaGrad和Adam；
4. 对于每个优化器，进行30次迭代，并记录每次迭代后参数的变化；
5. 绘制出每个优化器的迭代轨迹和等高线图，以及一个起点 $(0,0)$；
6. 最后输出四个子图，分别表示四个优化器的迭代结果，并在图中添加相应的标题、坐标轴标签等。

总的来说，这段代码主要展示了不同优化器在优化过程中的表现，可以帮助人们更好地理解和比较各种优化算法的优缺点。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd lck = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator.WIN7-1609081359\Desktop\平安银行.xlsx') # 模拟数据 x=['交易日期'] y = ['成交量(万股)'] # 绘制图 def fun(x): return 0.01 * x ** 2 - np.sin(x) x = np.arange(-20.0, 20.0, 0.01) y = fun(x) plt.plot(x,y) plt.title('6月1号到6月5号的股票数据') plt.show()优化这个代码，使它输出1到5号的成交量图表

根据提供的代码，可以看出数据来源为Excel文件，需要先读取相应日期的成交量数据，再进行绘图。以下是优化后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator.WIN7-1609081359\Desktop\平安银行.xlsx')

# 筛选6月1号到6月5号的数据
df = df[(df['交易日期'] >= '2021-06-01') & (df['交易日期'] <= '2021-06-05')]
x = df['交易日期']
y = df['成交量(万股)']

# 绘制图
plt.plot(x, y)
plt.title('6月1号到6月5号的股票成交量')
plt.xlabel('交易日期')
plt.ylabel('成交量(万股)')
plt.show()

优化后的代码中，首先读取Excel文件，然后通过筛选操作获取6月1号到6月5号的数据，最后将日期作为x轴，成交量作为y轴绘制图表。

mport pandas as pd def clean(): #********** Begin *********# #********** End **********# def main(): print(clean())

以下是使用read_csv()读取两个csv文件中的数据，将两个数据集合并，将索引设为Ladder列，并将缺失值填充为0的代码：

import pandas as pd

def task1():
    df1 = pd.read_csv("step1/data.csv")
    df2 = pd.read_csv("step1/data1.csv")
    result = pd.concat([df1, df2], axis=1).set_index("Ladder").fillna(0)
    return result

如果你想要安装pandas库，可以使用以下命令：

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

以下是clean()函数的代码：

import pandas as pd

def clean():
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv("data.csv")
    # 删除重复行
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    # 将Gender列中的male替换为M，将female替换为F
    df["Gender"].replace({"male": "M", "female": "F"}, inplace=True)
    # 将Age列中的缺失值填充为平均值
    df["Age"].fillna(df["Age"].mean(), inplace=True)
    # 将Salary列中的缺失值填充为0
    df["Salary"].fillna(0, inplace=True)
    # 将数据按照Salary列进行降序排序
    df.sort_values(by="Salary", ascending=False, inplace=True)
    # 将数据的索引重置为从0开始的递增整数
    df.reset_index(drop=True, inplace=True)
    return df