returns = np.dot(combined_df1, weights)

时间: 2024-05-18 10:15:23 浏览: 118
这行代码使用了 NumPy 中的 dot() 函数,它对两个数组执行矩阵乘法操作。其中,combined_df1 是一个数组,weights 是一个权重向量,矩阵乘法的结果是一个标量值,即 returns。 具体而言,combined_df1 和 weights 必须满足矩阵乘法的要求,也就是说,combined_df1 的列数必须等于 weights 的长度。如果这个条件不满足,那么会抛出 ValueError 错误,提示两个数组的形状不匹配。 如果你想要理解矩阵乘法的原理和应用,可以查阅相关的线性代数知识。如果你想要调试这行代码,可以检查 combined_df1 和 weights 的形状,确保它们满足矩阵乘法的要求。
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labels=np.array(exercise2.满意度) datalenth=5 df1=np.array(exercise2.东部) df2=np.array(exercise2.中部) df3=np.array(exercise2.西部) angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False) df1=np.concatenate((df1,[df1[0]])) df2=np.concatenate((df2,[df2[0]])) df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))

这是一段 Python 代码,用于绘制雷达图。其中,labels 是一个包含标签的数组,datalenth 是数据的长度,df1、df2、df3 分别是三个地区的数据。通过 np.linspace 函数生成角度数组,然后将每个地区的数据首尾相连,最后使用 matplotlib 库绘制雷达图。

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 `__temp_df` 的数据框进行处理,并将处理结果存储在 `return_data` 字典的 `goods` 键下。 首先,根据条件 `__temp_df['show_name'] == '第三方商品'`,筛选出满足条件的行,存储在 `__df1` 中。如果 `__df1` 不为空,则对其进行数据透视操作,按照 `name` 和 `show_name` 分组,计算 `buy_num` 的总和,并重置索引。否则,保留 `__df1` 的 `name`、`show_name` 和 `buy_num` 列。 接着,根据条件 `__temp_df['show_name'] != '第三方商品'`,筛选出满足条件的行,存储在 `__df2` 中。如果 `__df2` 不为空,则对其进行数据透视操作,按照 `gt_uuid` 和 `show_name` 分组,计算 `buy_num` 的总和,并重置索引。然后,将 `__df2` 与一个包含列名为 `['gt_uuid', 'goods_name']` 的 DataFrame 进行左连接,并将结果存储在 `__df2` 中。最后,保留 `__df2` 的 `goods_name`、`show_name` 和 `buy_num` 列,并将列名 `goods_name` 改为 `name`。 接下来,通过合并 `__df1` 和 `__df2` 构成新的数据框 `__temp_df`。之后,删除 `__df1` 和 `__df2` 变量。 然后,对 `__temp_df` 进行列名的重命名,将 `name` 改为 `goods_name`,`show_name` 改为 `gc_name`,`buy_num` 改为 `num`。将 `__temp_df` 按照 `num` 降序排序。 接着,将 `__temp_df` 转换为字典格式,并将结果存储在 `return_data` 字典的 `goods_list` 键下。再次对 `__temp_df` 进行处理,只保留 `gc_name` 和 `num` 两列,并进行数据透视操作,按照 `gc_name` 分组,计算 `num` 的总和,并重置索引。最后,将结果按照 `num` 降序排序。 最后,将处理后的 `__temp_df` 转换为字典格式,并将结果存储在 `return_data` 字典的 `gc_list` 键下。最后,删除 `__temp_df` 变量。
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