f = lambda dat: (dat- np.tile(np.mean(dat),(dat.shape[0])) )/np.tile(np.std(dat),(dat.shape[0])) pres = f(pre_mean) x = np.linspace(1961,2016,56)怎么画出以x为横坐标，pres为纵坐标的折线图

可以使用 Matplotlib 库的 `plot()` 方法来画出折线图。具体实现如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义 lambda 函数
f = lambda dat: (dat - np.tile(np.mean(dat), (dat.shape[0]))) / np.tile(np.std(dat), (dat.shape[0]))

# 计算 pres
pres = f(pre_mean)

# 定义 x 坐标轴
x = np.linspace(1961, 2016, 56)

# 绘制折线图
plt.plot(x, pres)
plt.show()

在上述代码中，首先通过 lambda 函数 `f` 对 `pre_mean` 进行标准化处理，得到 `pres`。然后使用 `np.linspace()` 函数生成 `x` 坐标轴。最后使用 `plt.plot()` 函数绘制以 `x` 为横坐标，以 `pres` 为纵坐标的折线图，并使用 `plt.show()` 显示图形。如果需要修改线条的颜色、线型、线宽等属性，可以在 `plt.plot()` 函数中添加相应的参数实现。

相关问题

f = lambda dat: (dat- np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1)) )/np.tile(np.std(dat,0),(dat.shape[0],1,1))什么意思

这是一个基于 Numpy 的 Lambda 函数，实现的功能是对输入的数据进行标准化处理。具体来说，它的输入是一个三维的 Numpy 数组 dat，其中第一维表示样本的数量，第二维和第三维则表示每个样本的特征维度和时间步长。函数的返回值也是一个三维的 Numpy 数组，其每个元素都是标准化后的对应元素。

函数的实现过程如下：

1. `np.mean(dat,0)` 计算每个特征维度和时间步长的平均值，返回一个二维 Numpy 数组。

2. `np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1))` 将平均值沿着第一维（样本数量）复制 dat.shape[0] 份，沿着第二维和第三维不复制，得到一个三维 Numpy 数组，其每个元素都是平均值。

3. `(dat-np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1)))` 将原始数据减去平均值，得到每个元素与对应特征维度和时间步长的平均值的差。

4. `np.std(dat,0)` 计算每个特征维度和时间步长的标准差，返回一个二维 Numpy 数组。

5. `np.tile(np.std(dat,0),(dat.shape[0],1,1))` 将标准差沿着第一维复制 dat.shape[0] 份，沿着第二维和第三维不复制，得到一个三维 Numpy 数组，其每个元素都是标准差。

6. `(dat-np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1)))/np.tile(np.std(dat,0),(dat.shape[0],1,1))` 将步骤 3 和步骤 5 的结果相除，得到标准化后的数据。

lambda x: (x - x.mean()) / (x.std())

这是一个Lambda函数，它的作用是对输入的一维数组x进行标准化（Standardization），即将所有数据按照均值为0，标准差为1的标准进行缩放。具体来说，Lambda函数中的代码首先计算了输入数组x的均值和标准差，然后对x中的每个元素进行如下的变换：

(x - x.mean()) / (x.std())

其中，x.mean()表示x的均值，x.std()表示x的标准差。这个变换可以使得数据集的各个特征具有相同的尺度，便于不同特征之间的比较和分析。