find $SCRIPT_PATH -name 'vmax-o-adma-pro' -type d | sort -r | head -n 1
时间: 2024-01-16 09:04:19 浏览: 31
这个命令会在 `$SCRIPT_PATH` 目录下查找名为 `vmax-o-adma-pro` 的目录,并按照修改时间倒序排序,然后输出最新的一个目录路径。其中 `sort -r` 表示倒序排序,`head -n 1` 表示输出第一个(也就是最新的)结果。你需要将 `$SCRIPT_PATH` 替换为你实际的目录路径。
相关问题
perc = rate0 + (100-rate0) * (volt_in-step0) / (vmax - step0);
这是一个电路中计算电压与百分比的公式,其中:
- rate0:是初始电压百分比
- volt_in:是输入电压
- step0:是电压步长
- vmax:是电压最大值
- perc:是计算出来的电压百分比。
公式的意义是:首先计算出输入电压与电压步长的差值,然后将差值除以电压最大值与电压步长的差值,最后乘以100并加上初始电压百分比,即可得到对应的电压百分比。
python金融数据分析案例_Python数据分析行业案例课程--欺诈检测
好的,让我们开始介绍这个案例。
欺诈检测是金融行业中非常重要的领域。许多金融机构都会使用数据分析来发现和预防欺诈行为。在这个案例中,我们将使用Python进行欺诈检测。
首先,让我们导入需要使用的库。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
```
接下来,我们将加载数据集并进行一些基本的数据探索。
```python
data = pd.read_csv('creditcard.csv')
print(data.head())
print(data.describe())
print(data.info())
```
我们可以看到数据集包含了信用卡交易的信息。其中,Class列表示该交易是否被认为是欺诈交易,0表示不是欺诈交易,1表示是欺诈交易。我们可以看到数据集中有284,807条交易记录,其中492条是欺诈交易,占比不到0.2%。
接下来,我们将绘制一个热力图来查看数据集中各列之间的相关性。
```python
corrmat = data.corr()
fig = plt.figure(figsize=(12, 9))
sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
plt.show()
```
我们可以看到数据集中各列之间的相关性并不强。
接下来,我们将进行数据预处理,包括标准化和拆分数据集。
```python
# 标准化数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data['normalizedAmount'] = StandardScaler().fit_transform(data['Amount'].values.reshape(-1, 1))
data = data.drop(['Amount'], axis=1)
# 拆分数据集
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
```
接下来,我们将使用逻辑回归模型进行欺诈检测,并输出模型的评估结果。
```python
# 训练模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = lr.predict(X_test)
# 输出评估结果
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
最后,我们可以看到模型的准确率为99.9%,召回率为60.8%。这意味着我们的模型能够正确识别大多数欺诈交易,但有一些欺诈交易可能会被错误地分类为非欺诈交易。因此,我们需要继续优化模型,以提高召回率和准确率。
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