s=[ 1 1 1 1 1 1 1 83.4; 1 1 1 2 2 2 2 84; 1 2 2 1 1 2 2 87.3; 1 2 2 2 2 1 1 84.8; 2 1 2 1 2 1 2 87.3; 2 1 2 2 1 2 1 88; 2 2 1 1 2 2 1 92.3; 2 2 1 2 1 1 2 90.4; ]; 为什么选3和7列作为空列

根据你提供的数据矩阵s，可以看到第列和第7列都是空列的原是这两列的值在每一行都相同的。

第3列的值为[; 1; 2; 2; ; 2; 1; 1]，看到这一列的值在每一行是1或2。

同样地，第7的值为[1; 2; 2 1; 1;2; 1;2]，也可以看这一列的值在一行都是1或2。

因此根据矩阵s的数据，第3和第7列都没有提供额外的信息，可以被认为是空列。

如果你对于选择哪些列作为空列有任何疑问或需要进一步解释，请告诉我。

相关问题

function [result,error,errorDim]=zjfc(s,opt) %对正交试验进行方差分析，s是输入矩阵，opt是空列参数向量，给出s中是空白列的列序号 %s=[1 1 1 1 1 1 1 83.4; % 1 1 1 2 2 2 2 84; % 1 2 2 1 1 2 2 87.3; % 1 2 2 2 2 1 1 84.8; % 2 1 2 1 2 1 2 87.3; % 2 1 2 2 1 2 1 88; % 2 2 1 1 2 2 1 92.3; % 2 2 1 2 1 1 2 90.4; %]; %opt=[3,7]; %s的最后一列是各个正交组合的试验测量值，前几列是正交表 [m,n]=size(s); p=max(s(:,1)); %取水平数 q=n-1;%取列数 sum0=zeros(p,q); for i=1:q for k=1:m for j=1:p if(s(k,i)==j) sum0(j,i)=sum0(j,i)+s(k,n); %求和 end end end end totalsum=sum(s(:,n)); ss=sum0.*sum0; levelsum=m/p; %水平重复数 ss=sum(ss./levelsum)-totalsum^2/m; %每一列的S ssError=sum(ss(opt)); for i=1:q f(i)=p-1; %自由度 end fError=sum(f(opt)); %误差自由度 ssbar=ss./f; Errorbar=ssError/fError; index=find(ssbar<Errorbar); index1=find(index==opt); index(index==index(index1))=[]; %剔除重复 ssErrorNew=ssError+sum(ss(index)); %并入误差 fErrorNew=fError+sum(f(index)); %新误差自由度 F=(ss./f)/(ssErrorNew./fErrorNew); %F值 errorDim=[opt,index]; errorDim=sort(errorDim); %误差列的序号 result=[ss',f',ssbar',F']; error=[ssError,fError;ssErrorNew,fErrorNew];

这是一个用于进行正交试验方差分析的MATLAB函数。函数的输入参数为矩阵s和空列参数向量opt，其中矩阵s包含了正交试验的数据，最后一列为测量值，前几列为正交表。函数的输出结果包括result、error和errorDim。

result是一个包含四列的矩阵，每一行对应输入矩阵s的每一列。第一列为每一列的S值，第二列为自由度，第三列为每一列的S均值，第四列为F值。

error是一个2×2的矩阵，第一行为原始误差自由度和误差平方和，第二行为新误差自由度和误差平方和。

errorDim是一个向量，包含了被选为误差列的序号，按照升序排列。

请注意，以上代码片段仅提供了函数的实现部分，并未提供函数的调用示例和完整的功能说明。如果需要更多信息，请参考函数内部的注释或提供完整的代码。

{'pile0': array([[283, 77.5], [290.5, 79.6], [277.6, 76.1], [285, 78.1], [277.5, 76], [269.5, 73.8], [290.5, 79.6], [235.8, 64.6], [267, 73.2], [291.5, 79.9]], dtype=object), 'pile1': array([[304.5, 83.4], [301.8, 82.7]], dtype=object)}转换为dataframe

我理解您的问题是如何将一个包含多个数组的字典转换为 DataFrame。

您可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数来实现此操作。具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：`import pandas as pd`
2. 创建一个空的 DataFrame：`df = pd.DataFrame()`
3. 遍历字典中的每个键值对，并将它们添加到 DataFrame 中：

for key, value in my_dict.items():
    # 将每个数组转换为 DataFrame，然后将它们合并成一个 DataFrame
    df_temp = pd.DataFrame(value, columns=['col1', 'col2'])
    # 在 DataFrame 中添加一个新的列，用字典的键作为名称
    df_temp['key'] = key
    # 将 DataFrame 追加到主 DataFrame 中
    df = df.append(df_temp, ignore_index=True)

根据您提供的字典，以下是完整的代码示例和输出：

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 定义字典
my_dict = {'pile0': array([[283, 77.5], [290.5, 79.6], [277.6, 76.1], [285, 78.1], [277.5, 76], [269.5, 73.8], [290.5, 79.6], [235.8, 64.6], [267, 73.2], [291.5, 79.9]], dtype=object),
           'pile1': array([[304.5, 83.4], [301.8, 82.7]], dtype=object)}

# 创建空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 遍历字典并将值添加到 DataFrame 中
for key, value in my_dict.items():
    # 将每个数组转换为 DataFrame，然后将它们合并成一个 DataFrame
    df_temp = pd.DataFrame(value, columns=['col1', 'col2'])
    # 在 DataFrame 中添加一个新的列，用字典的键作为名称
    df_temp['key'] = key
    # 将 DataFrame 追加到主 DataFrame 中
    df = df.append(df_temp, ignore_index=True)

# 输出 DataFrame
print(df)

输出：

    col1  col2    key
0  283.0  77.5  pile0
1  290.5  79.6  pile0
2  277.6  76.1  pile0
3  285.0  78.1  pile0
4  277.5  76.0  pile0
5  269.5  73.8  pile0
6  290.5  79.6  pile0
7  235.8  64.6  pile0
8  267.0  73.2  pile0
9  291.5  79.9  pile0
10 304.5  83.4  pile1
11 301.8  82.7  pile1