定义一段计算函数计算rmse

好的，下面是一个计算RMSE的Python函数：

import numpy as np

def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

其中，`predictions`和`targets`都是NumPy数组，分别表示预测值和真实值。该函数的返回值为RMSE的值。

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定义一段计算函数计算rmse，其中原数据需要循环计算

好的，下面是一个计算RMSE的Python函数，其中原数据需要循环计算：

import numpy as np

def rmse(predictions, targets):
    n = len(predictions)
    error = 0.0
    for i in range(n):
        error += (predictions[i] - targets[i]) ** 2
    rmse = np.sqrt(error / n)
    return rmse

其中，`predictions`和`targets`都是Python列表，分别表示预测值和真实值。该函数的返回值为RMSE的值。在函数中，我们先计算出数据的长度 `n`，然后使用循环遍历每一个数据点，计算出预测值和真实值的差的平方，并将其累加到 `error` 变量中。最后，我们将 `error` 除以 `n`，并使用 `numpy` 模块的 `sqrt` 函数计算出RMSE的值。

定义一段计算函数计算不同天的功率预测rmse，其

好的，下面是一个计算不同天的功率预测RMSE的Python函数：

import numpy as np

def daily_rmse(predictions, targets, days):
    rmse_list = []
    for day in days:
        daily_predictions = predictions[day]
        daily_targets = targets[day]
        rmse = np.sqrt(((daily_predictions - daily_targets) ** 2).mean())
        rmse_list.append(rmse)
    return rmse_list

其中，`predictions`和`targets`都是NumPy数组，分别表示预测值和真实值。`days`是一个Python列表，包含了所有要计算RMSE的天数。该函数的返回值为一个Python列表，其中包含了每个天数对应的RMSE值。

在函数中，我们使用循环遍历每一个天数，提取出该天的预测值和真实值，然后使用与之前相同的方式计算RMSE。最后将每个天数的RMSE值存储到 `rmse_list` 中，并作为函数的返回值。