(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, *x_model) y_predict = GM11_predict(y, *y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5*np.exp(-0.5*((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data),发生了以下错误:operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,) ,请写出问题所在,并给出解决代码
时间: 2023-11-19 16:06:22 浏览: 27
问题出在GM11_predict函数中,预测结果result的长度为11,而不是与数据长度相同的143。因此在计算灰色关联度时,x和y的长度不一致,导致了operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,)的错误。
解决方法是将GM11_predict函数中的range(1, 11)修改为range(1, len(x0)),即:
```
def GM11_predict(x0, a, b):
result = []
for i in range(1, len(x0)):
result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1)))
result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(len(x0)-1)))
return result
```
这样可以保证预测结果的长度与数据长度相同,避免了长度不一致的问题。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 解释代码import pandas as pd import seaborn as sns from pandas import DataFrame,Series
这段代码的作用是导入需要使用的 Python 库和模块。
- `numpy` 库提供了对于大型、多维数组和矩阵的支持,以及用于处理这些数组的函数。
- `matplotlib.pyplot` 模块是用于绘制数据图表的工具,可以生成各种类型的图表,如线图、散点图、条形图等。
- `pandas` 库提供了用于数据处理和分析的基础工具,包括数据结构、数据输入/输出、数据清洗、数据变换等。
- `seaborn` 库是基于 matplotlib 库开发的一个数据可视化库,提供了更高级的绘图功能和美观的样式。
- `DataFrame` 和 `Series` 是 pandas 库中两个重要的数据结构,分别表示二维的表格和一维的标签化数组。
通过导入这些库和模块,我们可以使用它们提供的函数和方法来处理和分析数据,绘制图表,以及进行数据可视化等操作。
如何将pandas.core.frame.DataFrame转化成numpy.ndarray
可以使用`values`属性将`DataFrame`转换为`ndarray`,示例如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
arr = df.values
print(arr)
# 输出:
# array([[1, 4],
# [2, 5],
# [3, 6]], dtype=int64)
```
注意,转换后的`ndarray`会失去列名等数据结构信息,只保留数值信息。如果需要保留列名等信息,可以使用`to_numpy`方法,示例如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
arr = df.to_numpy()
print(arr)
# 输出:
# array([[1, 4],
# [2, 5],
# [3, 6]], dtype=int64)
```
这样转换后的`ndarray`会保留列名等信息,但是这个方法要求pandas版本在0.24或以上。