基于Opnet的统计量测试代码实现与应用

版权申诉
0 下载量 25 浏览量 更新于2024-11-06 收藏 38KB RAR 举报
资源摘要信息:"stat_test.rar_stat_test" 知识点: 1. OPNET模型介绍: OPNET Modeler是一种专业的网络仿真工具,广泛应用于网络设备、协议和系统的性能评估。它提供了一个图形化的界面,使用户可以创建、编辑和模拟复杂的网络环境。使用OPNET进行仿真可以帮助设计者在实际部署之前,对网络设备和协议进行性能测试和分析。 2. API函数在OPNET中的应用: 应用编程接口(API)是OPNET提供的一系列可编程函数,这些函数允许用户通过编程方式访问OPNET模型环境中的各种对象和属性。通过API,开发者可以创建自定义模型,实现复杂的模拟场景和控制模拟过程中的各种参数。 3. 统计量函数在OPNET中的作用: 统计量函数主要用于在仿真过程中收集、计算和记录各种网络性能指标,如延迟、吞吐量、丢包率等。它们是评估网络设计和优化性能的重要工具。在OPNET中,统计量函数可以被集成到自定义脚本中,以自动提取和分析仿真数据。 4. 编写统计量测试代码的必要性: 编写自定义的统计量测试代码是网络研究和开发过程中的一个常见需求。通过编写统计量测试代码,研究者和开发人员可以更精确地定义他们想要监控的性能指标,并且可以更好地控制统计量数据的收集和分析过程。 5. 使用OPNET进行仿真的步骤: - 设计网络拓扑:使用OPNET的图形化界面创建或导入网络拓扑结构。 - 配置设备和协议:设定网络设备的属性,如接口类型、传输速率等,并配置网络协议。 - 定义场景和实验:设置仿真的运行参数,如时间长度、统计量收集的频率等。 - 运行仿真并收集数据:启动仿真过程,并收集所需的数据。 - 结果分析:使用OPNET内置的统计量工具或外部工具分析收集到的数据,以评估网络性能。 6. OPNET的扩展和自定义: OPNET提供了开放的API,允许用户根据特定需求进行模型的扩展和自定义。开发者可以通过编写C/C++代码来创建新的网络设备模型、改进现有模型或者实现复杂的仿真逻辑。 7. 文件压缩与解压缩操作: "stat_test.rar_stat_test"表明该文件是一个被压缩的档案文件,后缀为rar,通常需要使用专门的压缩软件如WinRAR或7-Zip进行解压缩。文件名中的"stat_test"很可能是解压缩后的主要文件或文件夹名称。"***.txt"可能是一个文本文件,里面包含了与项目相关的说明或URL链接。 在实际应用中,如果需要测试和验证网络设计的有效性,开发者可以通过OPNET的API编写特定的统计量测试代码,使用统计量函数来监控和分析仿真过程中产生的关键性能指标。通过这样的过程,可以有效地测试和评估网络设计的性能表现,并据此进行优化。同时,对"***.txt"文件进行详细审查,可能会发现与OPNET模型或统计量测试相关的额外资源或文档,这对于理解和使用上述代码至关重要。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据,并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1)

2023-06-07 上传