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 math class QE: __a = 0 __b = 0 __c = 0 def __init__(self,a,b,c): QE.__a = a QE.__b = b QE.__c = c def geta(self): return QE.__a def getb(self): return QE.__b def getc(self): return QE.__c def getD(self): return QE.__b^2-4*QE.__a*QE.__c def getRoot1(self): M = QE.getD() if M < 0: print("该方程无根！") elif M == 0: print("x1 = x2 = {:.2f}".format( (-QE.__b - math.sqrt(QE.__b ^ 2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a )) else: print("x1 = {:.2f}".format( (-QE.__b - math.sqrt(QE.__b ^ 2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a )) QE.getRoot2() def getRoot2(slef): print("x2 = {:.2f}".format((-QE.__b + math.sqrt(QE.__b ^ 2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a)) a = int(input("请输入a值")) b = int(input("请输入b值")) c = int(input("请输入c值")) B = QE(a,b,c) B.getRoot1()

出现这个错误是因为你在调用 `QE.getD()` 方法时，没有将实例对象作为参数传递给该方法。因为 `getD()` 方法是实例方法，需要使用 `self` 来引用实例对象的属性。你可以将 `QE.getD()` 改为 `self.getD()`，这样就能正确地引用实例对象了。此外，你在 `getRoot2()` 方法中拼写错误，应该是 `self` 而不是 `slef`。下面是修改后的代码：

import math

class QE:
__a = 0
__b = 0
__c = 0
def __init__(self,a,b,c):
QE.__a = a
QE.__b = b
QE.__c = c
def geta(self):
return QE.__a
def getb(self):
return QE.__b
def getc(self):
return QE.__c
def getD(self):
return QE.__b**2-4*QE.__a*QE.__c
def getRoot1(self):
M = self.getD()
if M < 0:
print("该方程无根！")
elif M == 0:
print("x1 = x2 = {:.2f}".format((-QE.__b - math.sqrt(QE.__b**2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a))
else:
print("x1 = {:.2f}".format((-QE.__b - math.sqrt(QE.__b**2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a))
self.getRoot2()
def getRoot2(self):
print("x2 = {:.2f}".format((-QE.__b + math.sqrt(QE.__b**2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a))

a = int(input("请输入a值"))
b = int(input("请输入b值"))
c = int(input("请输入c值"))

B = QE(a,b,c)
B.getRoot1()

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)