d=(x1.sort_values().index-y1.sort_values().index)**2#就是排序后的排名方差 dd=d.to_series().sum() p=1-n*dd/(n*(n**2-1))

这段代码是在计算两个序列 x1 和 y1 排序后的排名方差，其中 x1 和 y1 的长度为 n。具体来说，代码分为以下几部分：

1. 对 x1 和 y1 进行排序，并记录下排序后每个元素的索引位置（排名）。
2. 计算每个元素在排序后的排名之差，并求出它们的平方，得到一个长度为 n 的序列 d。
3. 将 d 转换为 pandas 的 Series 类型，并对其求和，得到排名方差的分子 dd。
4. 根据公式 $p=1-n\frac{dd}{n(n^2-1)}$，计算排名相关系数 p。

需要注意的是，这段代码中的计算方式是基于 Pearson 相关系数的排名相关系数计算公式。如果需要使用 Spearman 相关系数，可以将步骤 2 中的平方去掉，并将公式中的 $n^2-1$ 改为 $n(n-1)$。

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import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_excel('test3.xlsx') x=data.iloc[:,1:6].values y=data.iloc[:,6].values from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR lr=LR() lr.fit(x,y) Slr=lr.score(x,y) c_x=lr.coef_ c_b=lr.intercept_ x1=np.array([4,1.5,10,17,9]) x1=x1.reshape(1,5) R1=lr.predict(x1) r1=x1*c_x R2=r1.sum()+c_x print('x回归系数为：',c_x) print('回归系数常数项：',c_b) print('判定系数：',Slr) print('样本预测值：',R1) 写注释

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取Excel文件数据
data=pd.read_excel('test3.xlsx')

# 提取自变量和因变量数据
x=data.iloc[:,1:6].values
y=data.iloc[:,6].values

# 导入线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR

# 创建线性回归模型对象
lr=LR()

# 对模型进行训练
lr.fit(x,y)

# 计算模型的拟合优度
Slr=lr.score(x,y)

# 计算自变量的回归系数和常数项
c_x=lr.coef_
c_b=lr.intercept_

# 定义一个新的自变量数据
x1=np.array([4,1.5,10,17,9])

# 将新的自变量数据转换为1行5列的矩阵
x1=x1.reshape(1,5)

# 使用模型对新的自变量数据进行预测
R1=lr.predict(x1)

# 计算新的自变量数据的预测值
r1=x1*c_x
R2=r1.sum()+c_x

# 输出结果
print('x回归系数为：',c_x)
print('回归系数常数项：',c_b)
print('判定系数：',Slr)
print('样本预测值：',R1)

class CellTrack_Model(nn.Module): def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic) def forward(self, x, edge_index, edge_feat): x1, x2 = x x_init = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity1 = self.distance(x_init[src], x_init[trg]) abs_init = torch.abs(x_init[src] - x_init[trg]) x1 = self.handcrafted_node_embedding(x1) x2 = self.learned_node_embedding(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity2 = self.distance(x[src], x[trg]) edge_feat_in = torch.cat((abs_init, similarity1[:, None], x[src], x[trg], torch.abs(x[src] - x[trg]), similarity2[:, None]), dim=-1) edge_init_features = self.learned_edge_embedding(edge_feat_in) edge_feat_mp = self.message_passing(x, edge_index, edge_init_features) pred = self.edge_classifier(edge_feat_mp).squeeze() return pred

这段代码定义了一个名为 `CellTrack_Model` 的神经网络模型，该模型用于细胞轨迹跟踪任务。

在 `__init__` 方法中，模型的各个组件和参数被定义：

- `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing` 和 `edge_classifier_dic` 分别表示手工设计的节点编码器、学习得到的节点编码器、初始化的边编码器、消息传递参数和边分类器的参数字典。

在 `forward` 方法中，定义了模型的前向传播过程：

1. 首先对输入的节点特征 x 进行拆分，得到 x1 和 x2。然后将它们拼接成一个新的输入 x_init。

2. 计算 x_init 中源节点和目标节点之间的相似度 similarity1，以及它们的绝对差值 abs_init。

3. 分别通过手工设计的节点编码器和学习得到的节点编码器对 x1 和 x2 进行编码。

4. 将编码后的节点特征拼接成新的节点特征 x，并计算 x 中源节点和目标节点之间的相似度 similarity2。

5. 根据源节点和目标节点的特征，以及相似度和差值等特征，拼接成输入边特征 edge_feat_in。

6. 使用初始化的边编码器对输入边特征进行编码得到 edge_init_features。

7. 使用消息传递过程（message_passing）对节点特征和边特征进行传递和更新。

8. 将更新后的边特征通过边分类器进行预测，得到预测结果 pred。

9. 返回预测结果 pred。

这段代码实现了一个用于细胞轨迹跟踪的神经网络模型。通过对输入的节点特征进行编码和传递，最终预测边的标签。