mean = np.mean(data) std = np.std(data) threshold = 3 * std data = data[abs(data - mean) < threshold]如何导入excel数据
时间: 2024-06-11 13:09:19 浏览: 8
可以使用pandas库中的read_excel函数来导入Excel数据。
例如,假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,包含一个名为Sheet1的工作表,其中包含我们要处理的数据。我们可以使用以下代码来导入数据:
```
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 将数据转换为numpy数组
data = df.to_numpy()
# 使用上述代码处理数据
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
threshold = 3 * std
data = data[abs(data - mean) < threshold]
```
在这个例子中,我们首先使用pandas的read_excel函数读取Excel文件,并将数据存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后,我们使用to_numpy函数将DataFrame转换为numpy数组。最后,我们使用上述代码处理数据。
相关问题
mean = np.mean(data) std = np.std(data) threshold = 3 * std data = data[abs(data - mean) < threshold]代码翻译
这段代码的功能是:
1. 计算数据的平均值(mean)和标准差(std)。
2. 计算阈值(threshold),其值为3倍的标准差。
3. 从数据中筛选出绝对值大于等于(abs)平均值与阈值的乘积(mean * threshold)的数据。
具体翻译如下:
```
mean = np.mean(data) # 计算数据的平均值
std = np.std(data) # 计算数据的标准差
threshold = 3 * std # 计算阈值,即3倍的标准差
data = data[abs(data - mean) < threshold] # 从数据中筛选出绝对值小于阈值的数据
```
其中,`np`是numpy库的别名,`mean`、`std`和`data`分别代表数据的平均值、标准差和原始数据。
使用C++ eigen库翻译以下python代码import pandas as pd import numpy as np import time import random def main(): eigen_list = [] data = [[1,2,4,7,6,3],[3,20,1,2,5,4],[2,0,1,5,8,6],[5,3,3,6,3,2],[6,0,5,2,19,3],[5,2,4,9,6,3]] g_csi_corr = np.cov(data, rowvar=True) #print(g_csi_corr) eigenvalue, featurevector = np.linalg.eigh(g_csi_corr) print("eigenvalue:",eigenvalue) eigen_list.append(max(eigenvalue)) #以下代码验证求解csi阈值 eigen_list.append(1.22) eigen_list.append(-54.21) eigen_list.append(8.44) eigen_list.append(-27.83) eigen_list.append(33.12) #eigen_list.append(40.29) print(eigen_list) eigen_a1 = np.array(eigen_list) num1 = len(eigen_list) eigen_a2 = eigen_a1.reshape((-1, num1)) eigen_a3 = np.std(eigen_a2, axis=0) eigen_a4 = eigen_a3.tolist() k = (0.016 - 0.014) / (max(eigen_a4) - min(eigen_a4)) eigen_a5 = [0.014 + k * (i - min(eigen_a4)) for i in eigen_a4] tri_threshold = np.mean(eigen_a5)
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main()
{
std::vector<double> eigen_list;
MatrixXd data(6, 6);
data << 1, 2, 4, 7, 6, 3,
3, 20, 1, 2, 5, 4,
2, 0, 1, 5, 8, 6,
5, 3, 3, 6, 3, 2,
6, 0, 5, 2, 19, 3,
5, 2, 4, 9, 6, 3;
MatrixXd g_csi_corr = data.transpose() * data / 6.0;
EigenSolver<MatrixXd> es(g_csi_corr);
VectorXd eigenvalue = es.eigenvalues().real();
std::cout << "eigenvalue: " << eigenvalue.transpose() << std::endl;
eigen_list.push_back(eigenvalue.maxCoeff());
eigen_list.push_back(1.22);
eigen_list.push_back(-54.21);
eigen_list.push_back(8.44);
eigen_list.push_back(-27.83);
eigen_list.push_back(33.12);
//eigen_list.push_back(40.29);
std::cout << "eigen_list: ";
for (std::vector<double>::iterator it = eigen_list.begin(); it != eigen_list.end(); ++it)
std::cout << *it << " ";
std::cout << std::endl;
int num1 = eigen_list.size();
MatrixXd eigen_a2 = Map<MatrixXd>(eigen_list.data(), num1, 1);
VectorXd eigen_a3 = eigen_a2.array().rowwise().mean().transpose();
VectorXd eigen_a4 = (eigen_a2 - eigen_a3.replicate(num1, 1)).array().abs().rowwise().mean().transpose();
double k = 0.002 / (eigen_a4.maxCoeff() - eigen_a4.minCoeff());
VectorXd eigen_a5 = 0.014 + k * (eigen_a4.array() - eigen_a4.minCoeff());
double tri_threshold = eigen_a5.mean();
std::cout << "tri_threshold: " << tri_threshold << std::endl;
return 0;
}
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