将 numpy 导入为 NP 导入熊猫作为 PD 导入 XLRD 导入操作系统 导入 Matplotlib.pyplot 作为 plt def get_all_fill_paths(dir_path): file_paths = [] 对于根, _, os.walk(dir_path) 中的文件: 对于文件中的文件: file_paths.append(os.path.join(root, file)) 返回 file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 1): for k in range(0, 1): a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values.astype(float)) # 将列表转换为 DataFrame,并将数据转换为浮点数 all_a.append(a.mean()) # 计算每一组的平均值并添加到 all_a 列表中 data = pd.concat([data, a], axis=1) 运算a中的每一个数据与其平均数的差的平方和怎么改
时间: 2024-02-15 22:02:06 浏览: 26
要修改代码以计算a中的每一个数据与其平均数的差的平方和,您可以按照以下方式更改代码:
```
import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
def get_all_file_paths(dir_path):
file_paths = []
for root, _, files in os.walk(dir_path):
for file in files:
file_paths.append(os.path.join(root, file))
return file_paths
dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2'
file_paths = get_all_file_paths(dir_path)
data = pd.DataFrame()
all_a = []
for i, file_path in enumerate(file_paths):
df = pd.read_excel(file_path)
for j in range(0, 1):
for k in range(0, 1):
a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values.astype(float))
all_a.append(a.mean())
data = pd.concat([data, a], axis=1)
# 计算每个数据与平均数的差的平方
diff_square = np.square(data - np.array(all_a).reshape(1, -1))
# 计算差的平方和
sum_diff_square = diff_square.sum().sum()
print("每个数据与平均数的差的平方和为:", sum_diff_square)
```
在这个代码中,我使用了numpy的`np.square()`函数来计算每个数据与平均数的差的平方,然后计算了差的平方和,最后打印输出了结果。同时,我还将`all_a`转换为numpy数组,并使用`reshape()`函数将其转换为行向量,以便进行广播运算。