解释这行代码C=V = V/V.sum() print("V=", np.round(V, 4)) plt.bar(range(1, len(w)+1), V, width=0.6, color='b') plt.show()

时间: 2023-09-21 15:06:33 浏览: 58
### 回答1: 这行代码的作用是将一个向量 V 中的每个元素除以 V 中所有元素的和,然后将结果赋值给向量 C。接着,代码打印出向量 V 的值,并绘制了一个柱状图来展示向量 V 中每个元素的值。最后,代码展示了这个柱状图。 ### 回答2: 这行代码的功能是将一个数组V中的每个元素除以数组V所有元素的和,并将结果赋值给数组C。然后,打印出数组V(四舍五入到小数点后四位),接着使用条形图将数组V的数值以蓝色柱状图的形式展示出来。最后,通过调用plt.show()显示绘制的图形。 首先,V/V.sum()表示将数组V中的每个元素除以数组V所有元素的和。这将创建一个新的数组C,该数组中的每个元素等于原数组V中对应位置的元素除以所有元素的和。 然后,print("V=", np.round(V, 4))将数组V的值打印出来。np.round(V, 4)是将数组V中的每个元素四舍五入到小数点后四位。输出的结果是V=,接着是四舍五入后的数组V的值。 接下来,plt.bar(range(1, len(w)+1), V, width=0.6, color='b')使用条形图将数组V的数值展示出来。range(1, len(w)+1)表示柱状图的横坐标范围,宽度为0.6表示每个柱状图的宽度为0.6个单位,color='b'表示柱状图的颜色为蓝色。 最后,plt.show()将绘制的柱状图显示出来,可以查看到数组V的数值在柱状图上的分布情况。 ### 回答3: 这段代码实际上是用来计算并绘制一个向量V的条形图。 首先,代码中定义了一个变量C和V,而且V的值是根据之前定义的V计算得到的。这里的V是一个向量,表示一些数值。通过除以V.sum()的方式,可以将V中的每个元素都除以V向量中所有元素的总和,得到一个新的向量V。 接着,代码使用np.round(V, 4)对V向量中的每个元素四舍五入保留4位小数,并打印输出。这个打印输出的结果是一个形如"V= [0.1234, 0.2345, 0.3456, ... ]"的字符串。 然后,plt.bar函数被调用来绘制一个条形图。该函数接受三个主要参数:range(1, len(w)-1)表示条形图的x轴坐标,即条形图的位置;V表示条形图的高度,即条形的长度;width=0.6表示条形的宽度为0.6,color='b'表示条形图的颜色为蓝色。 最后,plt.show()被调用来显示绘制的图形,也就是将绘制的条形图展示出来。 总的来说,这段代码的作用是计算并绘制一个向量V的条形图,方便我们对该向量的数值进行可视化和分析。

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import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为: y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ def aim(x):return 10*x#np.sin(5*x)+7*np.cos(4*x) def f1(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) +X_min def f2(pred): return pred + 1e-3 - np.min(pred) def f3(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=pop_size, replace=True,p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def f4(parent, pop): if np.random.rand() < PC: i_ = np.random.randint(0, pop_size, size=1) cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_SIZE).astype(np.bool) parent[cross_points] = pop[i_, cross_points] return parent def f5(child,pm): for point in range(DNA_SIZE): if np.random.rand() < pm: child[point] = 1 if child[point] == 0 else 0 return child pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) for i in range(N_GENERATIONS): #解码 X_value= ? #获取目标函数值 F_values = ? #获取适应值 fitness = ? if(i==0): max=np.max(F_values) max_DNA = pop[np.argmax(F_values), :] if(max<np.max(F_values)): max=np.max(F_values) max_DNA=pop[np.argmax(F_values), :] if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values), decode(pop[np.argmax(F_values), :])) #选择 pop = ? pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = ? child = ? parent[:] = child print("目标函数最大值为:",max) print("其DNA值为:",max_DNA) print("其X值为:",decode(max_DNA))

请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件,并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数:", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数:", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称:", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型:", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行:\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

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