本题要求利用shibor.csv数据中的shibor列中的2000个数据(比如20101130~20181130)作为研究对象,将shibor序列分为5个长度一段(共400段),利用可见图算法将生成每段的图,并统计400段中重复出现次数最多的一个图。python

时间: 2024-02-29 20:56:13 浏览: 41
这个问题比较复杂,需要用到一些数据处理和图论的知识,以下是一个简单的实现思路: 1. 读取 shibor.csv 中的数据,并提取 shibor 列的数据,将其存储到一个列表中。 2. 将列表中的数据分为 5 个长度相等的子序列。 3. 对于每个子序列,根据可见图算法生成对应的图。 4. 统计这 400 个图中出现次数最多的一个图,即为重复出现次数最多的图。 5. 输出该图的信息,包括节点数、边数、度分布、连通性等。 代码实现可能比较复杂,需要用到一些第三方库和算法,这里只提供一个大致的实现思路,具体实现需要根据具体的需求和数据进行调整。
相关问题

可以通过修改该小程序,最终实现利用shibor.csv数据中的shibor列中的2000个数据(比如20101130~20181130)作为研究对象,将shibor序列分为5个长度一段(共400段),利用可见图算法将生成每段的图,并统计400段中重复出现次数最多的一个图。 。 import networkx as nx import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt series=[3,4,3.5,3.9,7.8] temp=pd.DataFrame([]) def vg(series): n=len(series)#返回数组中元素的总数 for i in range(2,n+1): temp.loc[i-1,0]=i-1 temp.loc[i-1,1]=i nnn1=n-1 for i in range(1,n-1): for j in range(i+2,n+1): poke=1 slope0=float((series[j-1]-series[i-1]))/(j-i) for k in range(i+1,j): if float((series[k-1]-series[i-1]))/(k-i)<slope0: poke=poke*1 else: poke=poke*0 if poke==1: nnn1=nnn1+1 temp.loc[nnn1,0]=i temp.loc[nnn1,1]=j return temp Re=vg(series) Re=np.array(Re) gg1=list(Re) G=nx.Graph(gg1) nx.draw_networkx(G,node_size = 400)

可以通过修改该小程序实现你的需求。以下是一个修改的示例代码: ``` import networkx as nx import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('shibor.csv') series = data['shibor'].values # 将shibor序列分为5个长度一段(共400段) n = len(series) m = 400 sub_len = int(np.ceil(n/m)) sub_series = [series[i*sub_len:(i+1)*sub_len] for i in range(m)] # 统计每段中出现次数最多的一个图 max_count = 0 max_graph = None for i in range(m): sub_data = pd.DataFrame({'value': sub_series[i]}) temp = pd.DataFrame([]) Re = vg(sub_series[i]) Re = np.array(Re) gg1 = list(Re) G = nx.Graph(gg1) count = len([c for c in nx.connected_components(G)]) if count > max_count: max_count = count max_graph = G # 绘制出现次数最多的一个图 nx.draw_networkx(max_graph, node_size = 400) plt.show() ``` 需要注意的是,该代码中使用了`shibor.csv`文件,需要将该文件与代码文件放在同一目录下。另外,该代码中的`vg`函数与原始代码中的`vg`函数相同。

a-pd.read_excel('C:\Users\Administrator\Desktop\Shibor历史数据.xlsx')

As an AI language model, I do not have access to your local files. However, assuming that you are using pandas library in Python to read an Excel file named "Shibor历史数据.xlsx" from your desktop, the correct syntax would be: import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Shibor历史数据.xlsx') Note that the "r" before the file path is used to specify a raw string, which allows us to use backslashes without escaping them.

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