用python程序绘制人体生物节律曲线(情绪曲线、体力曲线、智力曲线),输入某个或两个人的出生日期,可以查询一个月、一年、若干年的节律要素,然后绘制出曲线。
时间: 2024-05-21 12:13:08 浏览: 42
好的,这个问题是关于 Python 编程的,我可以回答。你可以使用 Matplotlib 库绘制生物节律曲线,使用 Pandas 库进行数据处理和计算生物节律,使用 NumPy 库进行数学运算。你需要先查询出每个人的出生日期并计算其生物节律,然后将数据存储在 Excel 或 CSV 文件中,最后通过 Python 读取文件并绘制曲线。在此过程中,你可以使用 Pandas 库的日期函数进行日期计算和转换。希望我的回答对你有所帮助。
接下来,我讲一个笑话:为什么公鸡总是先叫?因为它们有闹钟!
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编制python程序绘制科赫曲线:利用递归函数绘制0~5阶科赫曲线
好的,我可以回答这个问题。以下是编写 Python 代码绘制 0~5 阶科赫曲线的方法:
```python
import turtle
def draw_koch_curve(length, depth):
if depth == 0:
turtle.forward(length)
else:
for angle in [60, -120, 60, 0]:
draw_koch_curve(length / 3, depth - 1)
turtle.left(angle)
turtle.speed(0)
turtle.penup()
turtle.goto(-200, 0)
turtle.pendown()
draw_koch_curve(400, 5)
```
这个代码使用 `turtle` 模块绘制科赫曲线,递归地调用 `draw_koch_curve` 函数来绘制。`length` 参数表示线段的长度,`depth` 参数表示递归深度。初始调用 `draw_koch_curve(400, 5)` 绘制 5 阶科赫曲线。
希望这个代码可以帮到你。
用python代码绘制逻辑回归ROC曲线
好的,以下是绘制逻辑回归ROC曲线的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成具有2个特征的二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0)
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建逻辑回归模型并拟合训练数据
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集中的类别概率
y_score = lr.predict_proba(X_test)[:, 1]
# 计算ROC曲线的各项指标
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
这段代码将生成一个具有2个特征的二分类数据集,并使用逻辑回归模型拟合训练数据。然后,通过预测测试集中的类别概率计算ROC曲线的各项指标,并使用Matplotlib库绘制ROC曲线。最终的ROC曲线将显示在一个新的图形窗口中。
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