self.proportion_Value.connect(self.choose_action.getValue) self.proportion_Value.connect(self.lever_choose_action.getValue)这个怎么修改

时间: 2023-12-20 19:04:39 浏览: 136
RAR

Propor?aoDasFases.rar_1020steel_ferrite

这段代码是在使用 PyQt/PySide 的信号与槽机制，它的作用是将 `self.choose_action.getValue` 和 `self.lever_choose_action.getValue` 两个槽与 `self.proportion_Value` 信号连接起来，当 `self.proportion_Value` 发射信号时，两个槽中的函数都会被调用。 如果你想修改这段代码，可以根据你的需求进行如下操作： 1. 只连接一个槽：如果你只想连接一个槽，可以注释掉另外一个槽的连接语句。比如，如果你只想连接 `self.choose_action.getValue` 这个槽，可以这样写： ``` self.proportion_Value.connect(self.choose_action.getValue) # self.proportion_Value.connect(self.lever_choose_action.getValue) ``` 2. 连接多个槽：如果你想连接更多的槽，可以添加类似的代码。比如，如果你还想连接一个名为 `another_slot` 的槽，可以这样写： ``` self.proportion_Value.connect(self.choose_action.getValue) self.proportion_Value.connect(self.lever_choose_action.getValue) self.proportion_Value.connect(self.another_slot) ``` 3. 更改连接方式：如果你想使用不同的连接方式，可以使用 `QtCore.QObject.connect()` 方法来进行连接。比如，如果你想使用 Qt5 的新连接方式，可以这样写： ``` self.proportion_Value.connect(self.choose_action.getValue, QtCore.Qt.ConnectionType.DirectConnection) self.proportion_Value.connect(self.lever_choose_action.getValue, QtCore.Qt.ConnectionType.DirectConnection) ``` 这里我们使用了 `QtCore.Qt.ConnectionType.DirectConnection` 参数来指定连接类型，它表示使用直接连接方式。你也可以使用其他连接方式，比如 `QtCore.Qt.AutoConnection`、`QtCore.Qt.QueuedConnection` 等。
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具体来说，代码首先通过 len() 函数获取 value_list 中元素的个数，然后通过 np.sum() 函数计算 value_list 中所有元素的总和。接着，代码将每个元素占总和的比例计算出来，并将其存储在 value_prop 列表中。最后，...

data=data.pivot_table(index='Year', values=['JP_Sales','EU_Sales', 'NA_Sales','Global_Sales'], aggfunc=np.sum) data['NA_prop']=data['NA_Sales']/data['Global_Sales'] data['JP_prop']=data['JP_Sales']/data['Global_Sales'] data['EU_prop']=data['EU_Sales']/data['Global_Sales'] f,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) index=np.arange(len(data)) minColor = (117/256,79/256,68/256) midColor = (236/256,115/256,87/256) maxColor = (253/256,214/256,146/256) plt.bar(index,data.NA_prop,color=minColor) plt.bar( index,data.JP_prop, bottom=data.NA_prop, #通过bottom来设置这个柱子距离底部的高度 color=midColor ) plt.bar( index,data.EU_prop, bottom=data.NA_prop, #通过bottom来设置这个柱子距离底部的高度 color=maxColor ) font={ 'family':'DejaVu Sans', 'weight':'normal', 'size':12 } plt.xticks(index,data.index,rotation=90) plt.title('The Proportion of Different Areas',font) plt.ylabel('Proportion',font) plt.legend(['NA_Sales','JP_Sales','EU_Sales'],loc='upper center',ncol=3,framealpha=0.6) plt.show()

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解释这行代码i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head()) sns.heatmap(train.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',linewidths=0.2) fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(10,8) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt ax = train['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar', figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0) ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15) ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15) plt.show() #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 males = (titanic['Sex'] == 'male').sum() females = (titanic['Sex'] == 'female').sum() proportions = [males, females]#把他们放入一个叫比例的列表中 #创建饼图 plt.pie(proportions,labels = ['Males','Females'],shadow = False,colors= ['blue','red'], explode = (0.0,0.3),startangle = 0,autopct='%1.1f%%' ) plt.title('Sex Proportion')#设置标题 plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化展示。具体解释如下： 1. 使用while循环对数据集的前4个属性进行处理，将每个属性的取值转换为该属性取值的编号。 2. 将数据集中的目标属性和原因属性分开，并记录原因属性...

现已读取数据集birthrate.csv 请用线性回归和稳健回归拟合数据中字段proportion_of_population_farming和birth_rates的关系。 要求：线性回归产生的y保存到变量y_normal，稳健回归产生的y保存到变量y_robust【输入形式】【输出形式】【样例输入】【样例输出】【样例说明】【评分标准】import pandas as pdimport numpy as npimport os import sysdef main(): data = pd.read_csv('birthrate.csv') print(y_normal) print(y_robust)if __name__ == '__main__': fd = os.open('/dev/null',os.O_WRONLY) os.dup2(fd,2) main()

X = data['proportion_of_population_farming'] y = data['birth_rates'] X = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X) results = model.fit() y_normal = results.predict(X) # 稳健回归 X_robust = sm....

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。 要解决这个错误，你需要检查文件的...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

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