if(p_f(4,m).le.0.0) then dtr=dtm-abs(y0/p_f(2,m)) y0=-0.5*cell_height G_M=boltz*t_down_wall/rmass call random_number(rf) abc1=dsqrt(-dlog(rf)) call random_number(rf) abc2=2.0d0*pi*rf p_f(3,m)=abc1*dsin(abc2)/dsqrt(0.5/G_M)
时间: 2024-02-14 16:33:23 浏览: 23
这段代码是一个条件语句,它检查名为 `p_f` 的二维数组中第 `m` 行第 4 列的值是否小于或等于 0。如果条件为真,那么将执行 `then` 后面的语句块。在语句块中,`dtr` 将被计算为 `dtm` 减去 `y0/p_f(2,m)` 的绝对值。然后,`y0` 将被设置为 `-0.5*cell_height`。接下来,将计算一个名为 `G_M` 的变量,它是根据玻尔兹曼常数和下壁温度计算的;然后调用了 `random_number` 函数两次,生成两个随机数 `rf`,并用它们计算 `abc1` 和 `abc2`。最后,计算 `p_f(3,m)` 的值,将 `abc1` 乘以 `sin(abc2)`,然后除以 `sqrt(0.5/G_M)`。注意,如果 `p_f(4,m)` 大于 0,则不执行任何操作,直接跳过整个条件语句。
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wine_data=data.iloc[:-5,:] wine_target=data.iloc[-5:,:] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre dtc.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) from sklearn.metrics import mean_squared_error #先获得预测的y值y_pre _pre=dtc.Oredlct(y tact mean_squared_error(y_test,y_pre) print("决策树 训练精度:“,dtc.score(x_test,y_test)) print("决策树 泛化精度:“,dtc.score(x_train,y_train)) #KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split -wine_data.ilocl:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test) model_knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#看5个近邻的类别确定分类 model knn.fit(x_train,y_train) #预测 model_knn.predict(x_test) dtr.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度:“,knn.score(x_test,y_test)) print("KNN泛化精度: knn.score(x_train,y_train))代码解释
这段代码涉及了三种分类算法:决策树、最近邻分类算法和KNN算法。
首先,代码将数据集分为wine_data和wine_target两部分,其中wine_data是训练集,wine_target是测试集。接着,使用train_test_split函数将wine_data划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本的30%。
其次,使用DecisionTreeClassifier类来实现决策树分类算法,其中criterion='entropy'表示使用熵来评价纯度。使用fit函数拟合数据,使用predict函数对测试集进行预测,使用mean_squared_error函数计算预测值和真实值之间的均方误差,使用score函数计算训练集和测试集的分类精度。
接着,使用KNeighborsClassifier类来实现最近邻分类算法和KNN算法,其中n_neighbors表示选取的最近邻的个数。使用fit函数拟合数据,使用predict函数对测试集进行预测,使用score函数计算训练集和测试集的分类精度。
最后,输出训练集和测试集的分类精度。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)
这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier算法对wine_data数据集进行分类,并使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。其中x和y分别代表数据集的特征和标签,test_size表示测试集占总数据集的比例,random_state用于设定随机数生成器的种子,保证每次运行程序得到的随机数相同。dtr.fit()函数用于训练模型,dtr.score()函数用于计算模型的预测准确率。
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