帮我改写以下代码，使其结果不变但是表达方式不同：#3、人体体温中存在的异常数据是哪些？ 3 sigma 原则 max_b = mean + 3 * std_ min_b = mean - 3 * std_ res = [] for i in file["Temperature"]: if i >= max_b or i <= min_b: res.append(i) print("异常的数据有%d,分别是：",len(res)) for i in res: print(i)

以下是代码的另一种表达方式，结果与原代码相同：

# 3、人体体温中存在的异常数据是哪些？
threshold = 3 # 设置阈值为3
mean_b = file["Temperature"].mean()
std_b = file["Temperature"].std()
max_b = mean_b + threshold * std_b
min_b = mean_b - threshold * std_b
res = file[(file["Temperature"] >= max_b) | (file["Temperature"] <= min_b)]["Temperature"]
print("异常的数据有%d,分别是：" % len(res))
for i in res:
    print(i)

主要改动如下：

1. 用 `threshold` 变量来表示3sigma原则中的系数3，增加代码的可读性；
2. 使用 `.mean()` 方法计算体温的均值，使用 `.std()` 方法计算标准差；
3. 用 `file[(file["Temperature"] >= max_b) | (file["Temperature"] <= min_b)]["Temperature"]` 来筛选出异常数据，代码更加简洁；
4. 修改了 `print()` 函数的格式，增加了可读性。

相关问题

帮我改写下面的代码，是其结果不变但是表达方式不同：# 2、人体的温度是否服从正态分布? #分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数 from scipy import stats ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature']) normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0) print('ks_test:',ks_test) print('shapiro_test:',shapiro_test) print('normaltest_test:',normaltest_test) # 绘制拟合正态分布曲线 Temperature = file['Temperature'] plt.figure() Temperature.plot(kind = 'kde') #原始数据的正态分布 M_S = stats.norm.fit(Temperature) #正态分布拟合的平均值loc，标准差 scale normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1]) # 绘制拟合的正态分布图 x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100) plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])

下面是代码改写后的版本：

# 2、人体的温度是否服从正态分布?
# 分别使用 kstest、shapiro 和 normaltest 进行分布检验

from scipy import stats

# 使用 kstest 进行分布检验
ks_statistic, ks_pvalue = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm')
print('ks_statistic:', ks_statistic)
print('ks_pvalue:', ks_pvalue)

# 使用 shapiro 进行分布检验
shapiro_statistic, shapiro_pvalue = stats.shapiro(file['Temperature'])
print('shapiro_statistic:', shapiro_statistic)
print('shapiro_pvalue:', shapiro_pvalue)

# 使用 normaltest 进行分布检验
normaltest_statistic, normaltest_pvalue = stats.normaltest(file['Temperature'], axis=0)
print('normaltest_statistic:', normaltest_statistic)
print('normaltest_pvalue:', normaltest_pvalue)

# 绘制拟合正态分布曲线
temperature = file['Temperature']
plt.figure()
temperature.plot(kind='kde')

# 绘制拟合的正态分布图
mu, sigma = stats.norm.fit(temperature)
norm_distribution = stats.norm(mu, sigma)
x = np.linspace(norm_distribution.ppf(0.01), norm_distribution.ppf(0.99), 100)
plt.plot(x, norm_distribution.pdf(x), c='orange')
plt.xlabel('Temperature of Person')
plt.title('Normal Distribution of Temperature', size=20)
plt.legend(['Temperature', 'Normal Distribution'])

注：主要的改动包括：变量名的修改、拆分 kstest、shapiro 和 normaltest 的输出、正态分布参数的获取方式等。

改写以下代码使其一次性输入五张图片输出五个结果

以下是改写后的代码，可以一次性输入五张图片并输出五个结果：

import torch
from torchvision import models, transforms

# Load the model
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# Define the preprocessing steps
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

# Load the images
image_files = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg", "image4.jpg", "image5.jpg"]
images = [preprocess(Image.open(f)) for f in image_files]
batch = torch.stack(images)

# Perform inference
with torch.no_grad():
    outputs = model(batch)

# Print the results
for i in range(outputs.shape[0]):
    print(f"Image {i+1}:", torch.argmax(outputs[i]))

请注意，这里的 `image_files` 变量应该包含五个文件名，而不是一个文件名。在这个例子中，我们使用了 `Image` 模块，因此需要在代码顶部添加以下导入语句：

from PIL import Image

同时，因为我们的模型是 `resnet18`，所以输出是一个包含五个预测结果的张量。在 for 循环中，我们遍历输出的每一行，并使用 `torch.argmax` 找到每个预测结果中概率最高的类别。