Matlab程序"i=lag:-1:1"
时间: 2023-06-17 11:06:26 浏览: 59
这是一个简单的for循环语句,其中`lag`是一个变量(或者常量),用于指定循环次数。`i`是一个循环变量,它的初值为`lag`,每次循环递减1,直到递减到1为止。
例如,如果`lag`的值为5,那么循环就会执行5次,`i`的初值为5,循环执行过程中递减为4、3、2、1,最终循环结束。可以用以下代码来演示:
```matlab
lag = 5;
for i = lag:-1:1
disp(i);
end
```
输出结果为:
```
5
4
3
2
1
```
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""" Processing the data """ import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler def process_data(train, test, lags): """Process data Reshape and split train\test data. # Arguments train: String, name of .csv train file. test: String, name of .csv test file. lags: integer, time lag. # Returns X_train: ndarray. y_train: ndarray. X_test: ndarray. y_test: ndarray. scaler: StandardScaler. """ attr = 'volumn' df1 = pd.read_csv(train, encoding='utf-8').fillna(0) df2 = pd.read_csv(test, encoding='utf-8').fillna(0) # scaler = StandardScaler().fit(df1[attr].values) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(df1[attr].values.reshape(-1, 1)) flow1 = scaler.transform(df1[attr].values.reshape(-1, 1)).reshape(1, -1)[0] flow2 = scaler.transform(df2[attr].values.reshape(-1, 1)).reshape(1, -1)[0] train, test = [], [] for i in range(lags, len(flow1)): train.append(flow1[i - lags: i + 1]) for i in range(lags, len(flow2)): test.append(flow2[i - lags: i + 1]) train = np.array(train) test = np.array(test) np.random.shuffle(train) X_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1] X_test = test[:, :-1] y_test = test[:, -1] return X_train, y_train, X_test, y_test, scaler
这段代码主要是用来对数据进行预处理,包括数据读取、缺失值填充、归一化、数据切分等操作。其中,train和test是数据集的文件名,lags是时间滞后的长度。在函数内部,首先读入train和test文件,并对缺失值进行填充。然后使用MinMaxScaler将原始数据归一化到0到1之间。接着,将数据按时间滞后的长度lags进行切分,生成训练集和测试集,并将其转换成numpy数组格式。最后,将训练集和测试集随机打乱顺序,并将输入和输出分别存储到X_train、y_train、X_test和y_test中,同时返回scaler对象,以便在后续预测时对数据进行还原操作。
> for(i in 1:3) print(adfTest(rate,lag=i,type="c")) Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 1 STATISTIC: Dickey-Fuller: 1.7321 P VALUE: 0.99 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 2 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 3 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Warning messages: 1: In adfTest(rate, lag = i, type = "c") : p-value greater than printed p-value 2: In summary.lm(res) : essentially perfect fit: summary may be unreliable这段代码在干嘛
这段代码使用了R语言中的adfTest函数,进行了三次单位根检验,检验了一个名为“rate”的时间序列数据在不同滞后阶数下是否具有单位根。其中,第一次检验的滞后阶数为1,第二次为2,第三次为3。检验结果包括检验统计量和p值,以及当前时间和用户信息的描述。同时,还有两条警告信息,第一条警告信息表明p值大于已输出的p值,第二条警告信息表明回归模型拟合效果极好,可能导致摘要结果不可靠。
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