Uniform（a，b）在excel用什么生成？

您可以使用Excel中的随机数函数来生成Uniform(a,b)分布的随机数。具体来说，您可以使用RAND()函数生成0到1之间的随机数，然后将其乘以(b-a)，再加上a，即可得到Uniform(a,b)分布的随机数。公式如下：

= RAND()*(b-a)+a

请注意，每次计算时都会生成一个新的随机数，因此您可以将此公式复制到需要生成随机数的单元格中。

相关问题

请帮我写一段代码，要求是在一定经纬度范围内随机生成5个点，设点的移动速度为70m每分钟，让这五个点在该经纬度范围内随机运动1h，其运动范围不能超过先前设置的经纬度范围，求每个点每分钟的经纬度坐标，将结果输入excel表，其中一列为节点编号，一列为时间，一列为纬度，一列为经度。

好的，我可以帮您写这段代码。以下是代码实现：

import random
import math
import pandas as pd

# 设置经纬度范围
lon_range = [114.0, 114.5]  # 经度范围
lat_range = [22.5, 23.0]  # 纬度范围


# 获取两个经纬度之间的距离（单位：米）
def get_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    rad_lat1 = math.radians(lat1)
    rad_lat2 = math.radians(lat2)
    a = rad_lat1 - rad_lat2
    b = math.radians(lon1) - math.radians(lon2)
    s = 2 * math.asin(math.sqrt(math.pow(math.sin(a / 2), 2) + math.cos(rad_lat1) * math.cos(rad_lat2) * math.pow(math.sin(b / 2), 2)))
    s *= 6371.393 * 1000
    return s


# 随机生成5个点
points = []
for i in range(5):
    point = {}
    point['id'] = i + 1
    point['lat'] = random.uniform(lat_range[0], lat_range[1])
    point['lon'] = random.uniform(lon_range[0], lon_range[1])
    points.append(point)


# 计算每个点每分钟的经纬度坐标
results = []
for i in range(60):
    for point in points:
        # 随机生成角度和速度
        angle = random.uniform(0, 360)
        speed = 70

        # 计算移动距离
        distance = (speed / 60) * 1000

        # 计算纬度和经度的偏移量
        lat_offset = distance * math.cos(math.radians(angle)) / 111319.9
        lon_offset = distance * math.sin(math.radians(angle)) / (111319.9 * math.cos(math.radians(point['lat'])))

        # 计算新的经纬度坐标
        new_lat = point['lat'] + lat_offset
        new_lon = point['lon'] + lon_offset

        # 判断新坐标是否在规定范围内
        if lat_range[0] <= new_lat <= lat_range[1] and lon_range[0] <= new_lon <= lon_range[1]:
            # 保存结果
            result = {}
            result['id'] = point['id']
            result['time'] = i + 1
            result['lat'] = new_lat
            result['lon'] = new_lon
            results.append(result)

# 将结果输出到excel表
results_df = pd.DataFrame(results, columns=['id', 'time', 'lat', 'lon'])
results_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

该代码会随机生成5个点，然后计算每个点每分钟的经纬度坐标，并将结果保存到excel表中。该代码中使用了三个函数：

1. `get_distance()`：计算两个经纬度坐标之间的距离。
2. `random.uniform()`：生成一个指定范围内的随机数。
3. `math.radians()` 和 `math.cos()`：将角度转化为弧度，并计算余弦值。

请注意，该代码没有解决随机生成的5个点之间会不会重合的问题。如果您需要保证这5个点不重合，请自行在生成点的循环中添加相应的判断逻辑。

请问还有什么我可以为您效劳的吗？

给我一份用excel数据集的ga预测有对比图的代码

好的，以下是一个简单的用 Excel 数据集进行 GA 预测并生成对比图的 Python 代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 读取 Excel 数据集
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据集拆分为自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义适应度函数，这里使用 R^2 作为评价指标
def fitness(individual):
    # 将个体解码为参数
    a, b, c = individual
    # 训练线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train ** a, y_train * b + c)
    # 预测测试集结果
    y_pred = model.predict(X_test ** a) / b - c
    # 计算 R^2 得分
    score = r2_score(y_test, y_pred)
    return score,

# 定义 GA 参数
n_population = 50
n_generation = 100
crossover_rate = 0.8
mutation_rate = 0.1

# 定义 GA 算法
from deap import algorithms, base, creator, tools

creator.create('FitnessMax', base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create('Individual', list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register('attr_float', np.random.uniform, -1, 1)
toolbox.register('individual', tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=3)
toolbox.register('population', tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register('evaluate', fitness)
toolbox.register('mate', tools.cxBlend, alpha=0.5)
toolbox.register('mutate', tools.mutGaussian, mu=0, sigma=0.1, indpb=0.1)
toolbox.register('select', tools.selTournament, tournsize=3)

population = toolbox.population(n_population)

# 运行 GA 算法
history = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=crossover_rate, mutpb=mutation_rate, ngen=n_generation)

# 打印最佳个体
best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0]
print('Best individual:', best_individual)

# 生成对比图
a, b, c = best_individual
model = LinearRegression()
model.fit(X_train ** a, y_train * b + c)
y_pred_train = model.predict(X_train ** a) / b - c
y_pred_test = model.predict(X_test ** a) / b - c
plt.scatter(X_train, y_train, color='blue')
plt.scatter(X_test, y_test, color='green')
plt.plot(X_train, y_pred_train, color='red')
plt.plot(X_test, y_pred_test, color='orange')
plt.show()

这个代码会读取名为 `data.xlsx` 的 Excel 数据集，然后拆分为自变量和因变量。接着会将数据集拆分为训练集和测试集，并使用 GA 算法对训练集进行优化。最后，将 GA 得到的最佳个体解码为线性回归模型的参数，预测训练集和测试集结果，并生成对比图。