解释ans1=[] ans2=[] ans3=[] temp = [] op_list = [4,15,22,30,34,45,74,114,170,209] #问题要求的药材No for i in op_list: hang = f3_mix[f3_mix['No'] == i]#修改为所求数据集 f3_mix data = msc(hang.iloc[:,2:])#msc(hang.iloc[:,2:])#模型预处理 temp = lgb_model.predict(pd.DataFrame(data),num_iteration=lgb_model.best_iteration) ans1.append(np.argmax(temp, axis=1)[0]) ans2.append(RF_model.predict(pd.DataFrame(data))) ans3.append(svm_model.predict(pd.DataFrame(data))) print(ans1)#lgb print(np.round(ans2))#RF print(np.round(ans3))#SVM

这段代码是根据给定的药材编号列表 op_list，从数据集 f3_mix 中获取对应的药材数据，然后使用预先训练好的三个不同的模型对药材进行分类预测，并将预测结果分别存储在 ans1、ans2、ans3 三个列表中。

具体操作流程如下：
- 首先，定义了三个空列表 ans1、ans2、ans3 以及一个临时列表 temp。
- 然后，使用 for 循环遍历药材编号列表 op_list。
- 在循环体内部，使用 f3_mix 数据集中的 No 列筛选出对应编号的药材数据，将其从第 3 列开始的所有特征数据取出，进行预处理（这里使用了 msc 函数进行模型预处理，但是代码中注释掉了）。
- 接着，使用预先训练好的 LightGBM、随机森林和 SVM 三个模型对药材进行分类预测，并将预测结果分别存储在 ans1、ans2、ans3 三个列表中。
- 最后，打印输出三个列表中的预测结果。

其中，ans1 列表中存储的是使用 LightGBM 模型预测的药材分类结果，np.argmax(temp, axis=1) 函数用于获取预测结果中概率最大的类别索引值。
ans2 和 ans3 列表中存储的是使用随机森林和 SVM 模型预测的药材分类结果，其中 np.round() 函数用于将预测结果四舍五入为最接近的整数。

相关问题

X_test = np.array(test_data) ans_lasso = lasso.predict(X_test) ans_svr = svr.predict(X_test) ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6 pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False) print('预测完成!')解释每一句代码

1. `X_test = np.array(test_data)`：将测试数据转换为 numpy 数组并赋值给变量 `X_test`。
2. `ans_lasso = lasso.predict(X_test)`：使用 Lasso 模型对测试数据进行预测，并将预测结果赋值给变量 `ans_lasso`。
3. `ans_svr = svr.predict(X_test)`：使用 SVR 模型对测试数据进行预测，并将预测结果赋值给变量 `ans_svr`。
4. `ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6`：基于 Lasso 和 SVR 的预测结果，按照一定比例进行加权平均，并将结果赋值给变量 `ans_mix`。
5. `pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False)`：将 `ans_mix` 转换为 pandas.Series 类型，并将其写入到名为“结果.txt”的文件中，每个值之间使用制表符分隔，并且不包含索引。
6. `print('预测完成!')`：输出“预测完成!”。

将下列python代码转化为c语言代码 import random def dist(x_mid, x_tang, y_mid, y_tang): return abs(x_mid - y_mid) + abs(x_tang - y_tang) data = [[0.697, 0.460],[0.774, 0.376],[0.634, 0.264], [0.608, 0.318],[0.556, 0.215],[0.403, 0.237], [0.481, 0.149],[0.437, 0.211],[0.666, 0.091], [0.243, 0.267],[0.245, 0.057],[0.343, 0.099], [0.639, 0.161],[0.657, 0.198],[0.360, 0.370], [0.593, 0.042],[0.719, 0.103],[0.359, 0.188], [0.339, 0.241],[0.282, 0.257],[0.748, 0.232], [0.714, 0.346],[0.483, 0.312],[0.478, 0.437], [0.525, 0.369],[0.751, 0.489],[0.532, 0.472], [0.473, 0.376],[0.725, 0.445],[0.446, 0.459]] sample_1 = data[0] sample_2 = data[1] while 1: ans_mid_x = 0 ans_mid_y = 0 ans_tang_x = 0 ans_tang_y = 0 count_x = 0 count_y = 0 tem_sample_1 = [] tem_sample_2 = [] rand = random.randint(0,1) for i in data: tem_x = dist(sample_1[0], sample_1[1], i[0], i[1]) tem_y = dist(sample_2[0], sample_2[1], i[0], i[1]) if tem_x < tem_y or (tem_x == tem_y and rand == 1): count_x += 1; ans_mid_x += i[0]; ans_tang_x += i[1] else: count_y += 1; ans_mid_y += i[0]; ans_tang_y += i[1] tem_sample_1 = [round((ans_mid_x / count_x),3), round((ans_tang_x / count_x),3)] tem_sample_2 = [round((ans_mid_y / count_y),3), round((ans_tang_y / count_y),3)] if tem_sample_1 == sample_1 and tem_sample_2 == sample_2: break else: sample_1 = tem_sample_1 sample_2 = tem_sample_2 print(sample_1) print(sample_2)

以下是将Python代码转换为C语言代码的示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>

double dist(double x_mid, double x_tang, double y_mid, double y_tang) {
    return fabs(x_mid - y_mid) + fabs(x_tang - y_tang);
}

int main() {
    double data[30][2] = {
        {0.697, 0.460}, {0.774, 0.376}, {0.634, 0.264},
        {0.608, 0.318}, {0.556, 0.215}, {0.403, 0.237},
        {0.481, 0.149}, {0.437, 0.211}, {0.666, 0.091},
        {0.243, 0.267}, {0.245, 0.057}, {0.343, 0.099},
        {0.639, 0.161}, {0.657, 0.198}, {0.360, 0.370},
        {0.593, 0.042}, {0.719, 0.103}, {0.359, 0.188},
        {0.339, 0.241}, {0.282, 0.257}, {0.748, 0.232},
        {0.714, 0.346}, {0.483, 0.312}, {0.478, 0.437},
        {0.525, 0.369}, {0.751, 0.489}, {0.532, 0.472},
        {0.473, 0.376}, {0.725, 0.445}, {0.446, 0.459}
    };

    double* sample_1 = data[0];
    double* sample_2 = data[1];

    while (1) {
        double ans_mid_x = 0;
        double ans_mid_y = 0;
        double ans_tang_x = 0;
        double ans_tang_y = 0;
        int count_x = 0;
        int count_y = 0;
        double tem_sample_1[2] = {0.0, 0.0};
        double tem_sample_2[2] = {0.0, 0.0};
        int rand_num = rand() % 2;

        for (int i = 0; i < 30; i++) {
            double tem_x = dist(sample_1[0], sample_1[1], data[i][0], data[i][1]);
            double tem_y = dist(sample_2[0], sample_2[1], data[i][0], data[i][1]);

            if (tem_x < tem_y || (tem_x == tem_y && rand_num == 1)) {
                count_x++;
                ans_mid_x += data[i][0];
                ans_tang_x += data[i][1];
            } else {
                count_y++;
                ans_mid_y += data[i][0];
                ans_tang_y += data[i][1];
            }
        }

        tem_sample_1[0] = round((ans_mid_x / count_x) * 1000) / 1000;
        tem_sample_1[1] = round((ans_tang_x / count_x) * 1000) / 1000;
        tem_sample_2[0] = round((ans_mid_y / count_y) * 1000) / 1000;
        tem_sample_2[1] = round((ans_tang_y / count_y) * 1000) / 1000;

        if (tem_sample_1[0] == sample_1[0] && tem_sample_1[1] == sample_1[1] &&
            tem_sample_2[0] == sample_2[0] && tem_sample_2[1] == sample_2[1]) {
            break;
        } else {
            sample_1 = tem_sample_1;
            sample_2 = tem_sample_2;
        }
    }

    printf("Sample 1: (%f, %f)\n", sample_1[0], sample_1[1]);
    printf("Sample 2: (%f, %f)\n", sample_2[0], sample_2[1]);

    return 0;
}

需要注意的是，在C语言中，需要引入头文件来使用各种函数和类型，如`<stdio.h>`和`<stdlib.h>`。此外，为了使用随机数，还需要引入`<time.h>`头文件，并使用`rand()`函数来生成随机数。在C语言中，数组的下标从0开始，因此需要将Python代码中的下标进行修改。还需要注意在进行浮点数运算时可能会出现精度问题，因此需要使用`round()`函数来四舍五入取整，并将结果保留到小数点后三位。