import cvxpy as cp import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_excel('附件1.xlsx') X = data.iloc[1:, 1:2] Y = data.iloc[1:, 2:3] W = data.iloc[2:, 3:4] # 收集点垃圾量（i=1..n） xi = X.values.flatten() # 转换为一维数组 (n,) yi = Y.values.flatten() # 转换为一维数组 (n,) wi = W.values.flatten() # 转换为一维数组 (n,) # 定义参数 n = 30 # 收集点数量（i=1..n，0为处理厂） K = 30 # 车辆总数 Q = 5 # 最大载重 # 计算距离矩阵dij（i,j=0..n） dij = np.zeros((n+1, n+1)) for i in range(n+1): for j in range(n+1): dij[i, j] = np.sqrt((xi[i] - xi[j])**2 + (yi[i] - yi[j])**2) x = cp.Variable((n+1, n+1, K), boolean=True) # x_ijv: 车辆v从i到j y = cp.Variable((n, K), boolean=True) # y_iv: 车辆v服务收集点i（i=1..n，索引0..n-1） z = cp.Variable(K, boolean=True) # z_v: 使用车辆v u = cp.Variable((n+1, K), nonneg=True) # u_iv: 车辆v访问i后的累计载重（i=0..n，u[0,v]=0） objective = cp.Minimize(cp.sum(cp.sum(cp.sum(dij @ x, axis=2), axis=1), axis=0)) # 约束条件 constraints = [] # 1. 每个收集点被 exactly 一辆车服务（i=1..n，对应y的索引0..n-1） for i in range(n): constraints.append(cp.sum(y[i, :]) == 1) # 2. 流量守恒（i=1..n，处理厂i=0的约束在6中） for i in range(1, n+1): # 收集点i（1..n，y索引i-1） for v in range(K): constraints.append(cp.sum(x[i, :, v]) == y[i-1, v]) # 离开i的次数等于服务i的次数 constraints.append(cp.sum(x[:, i, v]) == y[i-1, v]) # 进入i的次数等于服务i的次数 # 3. 载重约束 for v in range(K): constraints.append(cp.sum(wi * y[:, v]) <= Q * z[v]) # 4. MTZ约束（子回路消除） for v in range(K): constraints.append(u[0, v] == 0) # 处理厂出发时载重为0 for i in range(1, n+1): # 收集点i（1..n，wi[i-1]） constraints.append(u[i, v] >= wi[i-1]) # 载重下限 constraints.append(u[i, v] <= Q) # 载重上限 for j in range(1, n+1): if i != j: constraints.append(u[i, v] - u[j, v] + Q * x[i, j, v] <= Q - wi[j-1]) # 5. 车辆使用约束：服务收集点则使用车辆 for i in range(n): for v in range(K): constraints.append(y[i, v] <= z[v]) # 6. 出发返回约束（处理厂i=0，出发到收集点1..n，返回从收集点1..n到0） for v in range(K): constraints.append(cp.sum(x[0, 1:, v]) == z[v]) # 出发次数等于车辆使用 constraints.append(cp.sum(x[1:, 0, v]) == z[v]) # 返回次数等于车辆使用 # 建立问题并求解 problem = cp.Problem(objective, constraints) problem.solve() # 输出结果（示例，需根据实际需求处理） print("最优目标值:", problem.value) print("使用的车辆:", z.value)D:\python\python.exe D:\35433\Documents\数模练习\电工杯\问题1.py D:\python\Lib\site-packages\cvxpy\expressions\expression.py:674: UserWarning: This use of ``*`` has resulted in matrix multiplication. 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Use ``@`` for matrix-matrix and matrix-vector multiplication. Use ``multiply`` for elementwise multiplication. This code path has been hit 30 times so far. D:\python\Lib\site-packages\cvxpy\reductions\solvers\solving_chain_utils.py:41: UserWarning: The problem has an expression with dimension greater than 2. Defaulting to the SCIPY backend for canonicalization.

时间: 2025-06-05 12:10:38 浏览: 21
### CVXPY 中矩阵乘法的正确实现方式 在 CVXPY 1.1 及以上版本中，`*` 操作符被重新定义为逐元素乘法（element-wise multiplication），而不是传统的矩阵乘法。因此，在涉及矩阵乘法的操作时，直接使用 `*` 将引发警告或错误。为了消除这些警告并提高代码的兼容性和性能，建议采用以下方法： #### 使用 '@' 运算符 CVXPY 支持 Python 的标准矩阵乘法运算符 `@`，该运算符能够高效地完成矩阵间的乘法操作。这是推荐的方式之一，因为它不仅语义清晰，而且与 NumPy 和 PyTorch 等库保持一致[^1]。 ```python import cvxpy as cp # 定义变量和参数 X = cp.Variable((3, 2)) A = cp.Parameter((2, 3), value=np.random.randn(2, 3)) # 正确使用 @ 实现矩阵乘法 expression = A @ X ``` 此代码片段展示了如何通过 `@` 来替代旧版中的 `*`，从而避免不必要的警告。 #### 使用 `cp.matmul` 除了 `@` 外，还可以显式调用 `cvxpy.matmul()` 函数来进行矩阵乘法。这种方式更加灵活，尤其适用于复杂表达式的构建场景[^1]。 ```python # 显式调用 matmul 方法 expression = cp.matmul(A, X) ``` 需要注意的是，无论是 `@` 还是 `cp.matmul`，都支持广播机制，这意味着当两个张量维度匹配时，它们会自动扩展以适应计算需求[^1]。 #### 避免误用 'multiply' 尽管 `np.multiply` 或者其对应的 CVXPY 版本可用于逐元素乘法，但它并不适合处理传统意义上的矩阵乘法问题。例如，下面的例子演示了两者的区别： ```python # 错误示范：试图用 multiply 替代矩阵乘法 C = np.array([[1, 2], [3, 4]]) D = np.array([[5, 6], [7, 8]]) wrong_result = np.multiply(C, D) # 结果是一个逐元素相乘后的数组 correct_result = C @ D # 执行真正的矩阵乘法 ``` 显然，只有后者才是正确的做法[^4]。 最后值得注意的一点在于输入数据结构的选择上——如果确认所有参与运算的数据均为二维形式，则可以直接选用效率更高的专用函数；但如果存在高维情况或者不确定具体形状的话，则应优先考虑那些具备广泛适用性的解决方案，比如前述提到过的两种主流途径[^3]。 ### 性能考量 从性能角度来看，`@` 和 `cp.matmul` 均经过高度优化，能够在大多数情况下提供最佳表现。然而实际应用过程中还需关注以下几个方面： - **稀疏性**：若待求解模型含有大量零值项，则需特别指定相应属性以便充分利用内存空间减少冗余计算； - **批量化处理能力**：现代硬件架构往往偏好批量作业模式，故设计算法阶段也应当考虑到这一点进而合理规划数据流走向。 综上所述，在升级至最新版 CVXPY 后遇到此类提示信息时，请果断切换到现代化接口上来满足规范要求的同时兼顾执行速度上的优势。
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data = pd.read_excel('文件路径.xlsx') 这行代码将Excel文件加载成一个DataFrame，我们可以直接对它进行各种数据操作。 2. **数组存储** - **numpy库**：在Python中，数组操作通常使用numpy库。如果你的...
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df = pd.read_excel('input.xlsx') # 从 Excel 文件读取 DataFrame ##### 6. 灵活性 - **与其他 Python 库的集成**：pandas 可以与其他 Python 科学计算库无缝集成，如 NumPy、SciPy、Matplotlib 等，增强了...

import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_excel('test3.xlsx') x=data.iloc[:,1:6].values y=data.iloc[:,6].values from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR lr=LR() lr.fit(x,y) Slr=lr.score(x,y) c_x=lr.coef_ c_b=lr.intercept_ x1=np.array([4,1.5,10,17,9]) x1=x1.reshape(1,5) R1=lr.predict(x1) r1=x1*c_x R2=r1.sum()+c_x print('x回归系数为：',c_x) print('回归系数常数项：',c_b) print('判定系数：',Slr) print('样本预测值：',R1) 写注释

data=pd.read_excel('test3.xlsx') # 提取自变量和因变量数据 x=data.iloc[:,1:6].values y=data.iloc[:,6].values # 导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR # 创建线性...

import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_excel('yqcctz.xlsx') x=data.iloc[:,1:6].values y=data.iloc[:,6].values from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR lr=LR() lr.fit(x,y) Slr=lr.score(x,y) c_x=lr.coef_ c_b=lr.intercept_ x1=np.array([4,1.5,10,17,9]) x1=x1.reshape(1,5) R1=lr.predict(x1) r1=x1*c_x R2=r1.sum()+c_x print('x回归系数为：',c_x) print('回归系数常数项：',c_b) print('判定系数:',Slr) print('样本预测值:',R1)给我的代码加详细注释

data=pd.read_excel('yqcctz.xlsx') # 在数据中选取自变量x和因变量y x=data.iloc[:,1:6].values y=data.iloc[:,6].values # 导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR # ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.model_selection as sM_S import sklearn.preprocessing as sP import sklearn.tree as sT import sklearn.metrics as sM import sklearn.naive_bayes as sNB #1读取数据 data_train = pd.read_excel("train data.xlsx") # 1.1剔除无关列 data = data_train.iloc[:,3:-1] #2预处理 data = data.dropna() #3.数据预处理：空值处理，值映射（分段），归一化/标准化 X = data.iloc[:,0:-1] y = data.iloc[:,-1] mms = sP.MinMaxScaler() X = mms.fit_transform(X) #4.分割数据集和测试集 x_train,x_text,y_train,y_text = sM_S.train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state=42) #5.选择模型 model = sT.DecisionTreeClassifier(max_depth=7) #6.训练模型 model.fit(x_train,y_train) #7.评价模型，赛事要求用F1 y_predict = model.predict(x_text) score = sM.f1_score(y_predict,y_text,average="macro") print("预处理：{} 模型：{} 参数：{} 得分：{}".format("均值填充处理_归一化","决策树","max_depth=7",score)) # 8.应用模型--预测 trainData = pd.read_excel("train data.xlsx") trainData = pd.DataFrame(trainData) trainData = trainData.iloc[:, 3:-2] trainData = trainData.dropna() # 删除空值行 val_data = trainData val_data = mms.fit_transform(val_data) print("预测 train data.xlsx 的结果为：", model.predict(val_data)) 以上这段代码能运行吗？

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.model_selection as sM_S import sklearn.preprocessing as sP import sklearn.tree as sT import sklearn.metrics as sM import sklearn.naive...

import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import numpy as np # 读取Excel文件 data_frame = pd.read_excel('zd2.xlsx') # 去掉第一列 第一列是时间 data = data_frame.iloc[:, 1:] data = data.values # 按500个时间段 划分 new_data = data.reshape(-1, 500, 2) # 修改数据尺寸 new_data = torch.from_numpy(new_data).permute(0,2,1).float() #20, 2, 500 20代表10000个数据划分了20组 2是两个特征 500指500个时间段 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(2, 16, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2) # self.fc1 = nn.Linear(64 * 62, 128) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) return x net = Net() after_data = net(new_data) mean = torch.mean(after_data, dim=0, keepdim=True) std = torch.std(after_data, dim=0, keepdim=True) result = (after_data - mean) / std after_data = nn.functional.normalize(after_data, p=1, dim=1)

这段代码是读取Excel文件（zd2.xlsx），然后对数据进行处理和转换。具体步骤如下： 1. 使用 pandas 库读取 Excel 文件，并去掉第一列（时间列）。 2. 将数据按照500个时间段进行划分，得到一个新的数据格式。 3. ...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neural_network import MLPClassifier import joblib # 读取数据 Xtrain = pd.read_excel('sj_final.xlsx') ytrain = pd.read_excel('water_heater_log.xlsx') test = pd.read_excel('test_data.xlsx') # 训练集测试集区分。 x_train, x_test, y_train, y_test = Xtrain.iloc[:,5:],test.iloc[:,4:-1],ytrain.iloc[:,-1],test.iloc[:,-1] # 标准化 stdScaler = StandardScaler().fit(x_train) x_stdtrain = stdScaler.transform(x_train) x_stdtest = stdScaler.transform(x_test) # 建立模型 bpnn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (17,10), max_iter = 200, solver = 'lbfgs',random_state=45) bpnn.fit(x_stdtrain, y_train) # 保存模型 joblib.dump(bpnn,'water_heater_nnet.m') print('构建的模型为：\n',bpnn) 报错如下ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names must be in the same order as they were in fit.

这个错误提示是因为在进行模型训练时，数据集的特征名称顺序与测试数据集的特征名称顺序...x_train = x_train[x_test.columns] 这样可以将训练集中的特征按照测试集的特征顺序重新排列。然后再重新训练模型即可。

def return_values(): import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP data = pd.read_excel('4.xlsx') x_train=data.iloc[:,1:4] y_train=data.iloc[:,4:6] clf = MP(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8, random_state=1) clf.fit(x_train, y_train); a=np.array([[73.39,3.9635,0.9880],[75.55,4.0975,1.0268]]) Y=clf.predict(a) return Y 解释代码

data = pd.read_excel('4.xlsx') 3. 提取训练数据集的特征和标签： python x_train=data.iloc[:,1:4] #提取第2-4列作为特征 y_train=data.iloc[:,4:6] #提取第5-6列作为标签 4. 初始化神经网络模型： ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 4].values # 将 y 修改为第 5 列的数据 y = y.ravel() # 将 y 转换为一维数组 ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, ...

解释下这段代码import pandas as pd import numpy as np from scipy import interpolate import glob2 import os def data_cleaning(path, output_path, num = 48, threshold_p=1e8): for k in range(len(path)): if k == 0: data = pd.read_excel(path[k]) else: tmp = pd.read_excel(path[k]) data = pd.concat([data, tmp]) char = ['\\N'] data_judge = data.isin(['\\N']) data2 = data data2 = data2.replace(to_replace='\\N',value=0) data2['judge'] = data_judge.sum(axis=1)+ (num*((data2.iloc[:,12:]<0).T.any())+ num* (data2.iloc[:,12:] > threshold_p).T.any())) data2.drop(data2[(data2.judge>=num)].index, inplace = True) data2 = data2.reset_index(drop=True) data.to_excel(output_path +'输出2_0523.xlsx') return data2

这段代码定义了一个函数data_cleaning，这个函数的作用是对指定路径下的Excel文件进行清洗，并将结果输出到指定路径下的一个新Excel文件中。具体来说，这个函数的参数包括： - path：要清洗的Excel文件的路径，...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1...

import pandas as pd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl data_train = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据train.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_train = data_train.drop(['日期'], axis=1) data_train = data_train.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets = data_train.values labels = data_train.columns.values data_train_result = np.array(data_train.iloc[:, [-1]]) train_result = data_train_result print(datasets) print(labels) data_test = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据test.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_test_features = data_test.drop(['日期'], axis=1) data_test_features = data_test_features.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets_test = data_test_features.values data_test_result = np.array(data_test.iloc[:, [-1]]) test_result = data_test_result print(datasets_test) print(test_result) distance = np.array([len(datasets), len(datasets_test)]) for i in range(len(datasets)): for j in range(len(datasets_test)): su = 0 for m in range(0, 1, 2): n = (datasets[i][m]-datasets_test[j][m]) ** 2 su = su + n distance[i][j] = math.sqrt(su) print(distance)请问这段代码报错TypeError: 'numpy.int32' object does not support item assignment是为什么，该怎么解决

这是因为 distance 数组是使用 np.array() 定义的，而其默认的数据类型是 int32，而你在后面做了 item assignment，即对数组中的某个元素进行赋值操作，这种操作需要使用可变的数据类型，而 int32 不支持可变操作。...

def return_values():     import pandas as pd     data=pd.read_excel('发电场数据.xlsx') #读取“发电场数据.xlsx”文件     x=data.iloc[:,0:4].values     y=data.iloc[:,4].values     from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR #导入线性方程的包     lr=LR() #创建线性回归对象     lr.fit(x,y) #对数据进行拟合     r=lr.score(x,y) #判定系数     c_x=lr.coef_ #系数     c_b=lr.intercept_ #常系数     b=[c_b,c_x[0],c_x[1],c_x[2],c_x[3]]     import numpy as np     x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])     x1=x1.reshape(1,4)     PE=lr.predict(x1)     return(b,r,PE) 给这段代码写个注释

data = pd.read_excel('发电场数据.xlsx') # 取出数据中的自变量和因变量 x = data.iloc[:,0:4].values y = data.iloc[:,4].values # 导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR ...

# 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备已知标准样品的波长和光强值数据 data = pd.read_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet2') wavelengths = data.iloc[:, 0].values # 波长范围：400-900nm，每2nm一个通道 intensities = data.iloc[:, 1:].values # 10通道光强值 # 创建输入特征和输出标签 X = wavelengths.reshape(-1, 1) # 输入特征：波长数据 y = intensities # 输出标签：光强数据 # 使用多项式特征扩展 degree = 2 # 多项式的次数 poly = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly = poly.fit_transform(X) # 建立多项式回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 输出定标曲线的参数 print("Intercept:", model.intercept_) # 截距 print("Coefficients:", model.coef_) # 系数 # 创建一个新的DataFrame # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.ravel(), 'Coefficients': model.coef_.ravel()}) # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(-1, 1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}) output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(1, -1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}, index=[0]).reset_index(drop=True) # 将DataFrame保存到Excel文件中 output_data.to_excel('output_data_yx.xlsx', index=False)

1. 导入所需的库：numpy用于数值计算，pandas用于数据处理，PolynomialFeatures和LinearRegression分别用于多项式特征扩展和线性回归模型。 2. 从Excel文件中读取已知标准样品的波长和光强值数据，并将其...

帮我看一下这段代码哪里有问题，怎么修改？import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns', None)#所有列 pd.set_option('display.max_rows', None)#所有行 data=pd.read_excel('半监督数据.xlsx') datas = pd.DataFrame(data)dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True)

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, ...

import numpy as np import pandas as pd # 标签编码 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 随机森林回归模型 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score data = pd.read_excel('./data/汽车数据集/car.xlsx') le = LabelEncoder() for i in data.columns: data[i] = le.fit_transform(data[i]) from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], random_state=7) model = RandomForestRegressor(max_depth=6, n_estimators=200, random_state=7) model.fit(train_x, train_y) cvs = cross_val_score(model, train_x, train_y, cv=5, scoring='f1_weighted') print('f1得分: ', cvs.mean())

首先，使用pandas读取了Excel格式的汽车数据集，并使用LabelEncoder对所有特征进行了标签编码。然后，使用train_test_split将数据集分成了训练集和测试集。接着，使用随机森林回归模型对训练集进行了训练，并使用...

import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #2.读取数据 from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data=pd.read_excel('train_data.xlsx') #print(data) #print(np.any(data.isnull())) #3.数据预处理 data=data.drop(labels=['机器编号','统一规范代码','具体故障类别'],axis=1)#删除不需要的列 data.replace('L',1.0,inplace=True) data.replace('M',2.0,inplace=True) data.replace('H',3.0,inplace=True) data=data.dropna() #print(data) X = data.iloc[:,0:-1] y = data.iloc[:,-1] #4、分割测试集和训练集 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state=40) #5、选择模型 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=6) #6、训练模型 model.fit(X_train,y_train) #7、评价模型：要求用F1 #y_predict = model.predict(X_test) #score = f1_score(y_predict,y_test,average="macro") #plt.show() y_predict = model.predict(X_test) score = f1_score(y_predict,y_test,average="macro") print(score) 补全缺失值填充

data.fillna(data.mode().iloc[0], inplace=True) 其中，fillna() 方法可以用来进行填充，inplace=True 表示在原始数据上进行修改。如果需要使用新的数据，可以将其赋值给一个新的变量，例如： python ...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw...

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标题“电脑垃圾清理专家（精）”所指的知识点，是对一款以清理电脑垃圾文件为专项功能的软件的描述。在IT领域中，电脑垃圾清理是维护计算机系统性能和安全性的常规操作。这类软件通常被称作系统清理工具或优化工具。 1. **电脑垃圾的定义**：在计算机系统中，垃圾文件通常指那些无用的、过时的、临时的或损坏的文件。这些文件可能包括系统缓存、日志文件、临时文件、无用的程序安装文件、重复文件等。它们会占用磁盘空间，影响系统性能，并可能对系统安全构成潜在威胁。 2. **清理垃圾文件的目的**：清理这些垃圾文件有多重目的。首先，它可以释放被占用的磁盘空间，提升电脑运行速度；其次，它可以帮助系统更高效地运行，避免因为垃圾文件过多导致的系统卡顿和错误；最后，它还有助于维护数据安全，因为一些过时的临时文件可能会包含敏感信息。 3. **电脑垃圾清理方法**：电脑垃圾清理可以手动进行，也可以使用第三方的清理软件来自动执行。手动清理需要用户打开文件资源管理器，检查特定目录（如Windows临时文件夹、回收站、下载文件夹等），并手动删除不需要的文件。这通常较为繁琐，且容易出错。 4. **第三方清理软件的特点**：相较于手动清理，第三方电脑垃圾清理软件可以提供更为方便快捷的清理体验。这类软件通常具备用户友好的界面，能够自动扫描、识别并清除系统垃圾文件，有时还能对注册表、浏览器历史记录等进行清理。此外，一些高级的清理工具还可以提供系统优化、启动项管理、软件卸载和隐私保护等功能。 5. **清理软件的潜在风险**：虽然清理软件能够带来便利，但也存在潜在风险。不当的清理可能会误删重要文件，导致系统不稳定或某些应用程序无法正常工作。因此，使用这类软件需要用户具有一定的计算机知识，能够辨别哪些文件是安全可删除的。 6. **专业清理工具的优势**：标题中的“专家”二字暗示该软件可能具备一些高级功能。专业级的清理工具往往具备更复杂的算法和更广泛的清理范围，它们可以深入分析系统文件，甚至进行深度扫描，找到隐藏较深的无效文件和系统垃圾。它们还可能具备诸如智能判断、快速扫描、安全删除等功能，确保在高效清理的同时不会影响系统的正常运作。 从描述内容来看，该文件只重复了“电脑垃圾清理专家”这一关键词，没有提供其他具体信息。这可能是为了强调软件的功能定位或品牌口号。而从标签“电脑，垃圾，清理，专家”可以提炼出与电脑垃圾清理相关的关键点，如电脑维护、系统性能提升、安全隐私保护等。 在【压缩包子文件的文件名称列表】中，只有一个文件“电脑垃圾清理专家.exe”，这表明了该压缩文件包中仅包含一个可执行文件，即用户下载后可以直接运行的清理工具程序。 总结而言，电脑垃圾清理专家是帮助用户管理和清除电脑系统垃圾，提升电脑性能和安全性的实用软件。专业的清理工具通常能够提供更为全面和安全的清理服务，但用户在使用过程中需要小心谨慎，避免误删除重要文件。
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模式识别期末复习必备：掌握87个知识点的速成秘籍

# 1. 模式识别基础概念 模式识别是计算机科学、人工智能和机器学习领域的一个重要分支，它的基本任务是识别数据模式。模式可以是任何事物，例如文字、图像、声音、基因序列等等。模式识别的主要应用包括：图像识别、语音识别、文本分类、数据挖掘等。 模式识别的基本步骤包括：数据预处理、特征提取、分类或回归、结果评估。在这个过程中，我们需要使用一些数学模型和算法来进行数据分析和决策。模式识别的关键在于找到正确的特征和合适的模型，这对
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redis集群模式配置

<think>我们正在配置Redis集群模式。根据引用内容，配置Redis集群需要以下步骤： 1. **修改配置文件**：在每个Redis节点的配置文件中启用集群模式，并设置相关参数。 - `cluster-enabled yes`：启用集群模式。 - `cluster-config-file nodes-xxxx.conf`：指定集群配置文件（xxxx通常用端口号区分）。 - `cluster-node-timeout 15000`：设置集群节点超时时间（毫秒）。 - `appendonly yes`：启用AOF持久化（可选，但推荐）。 例如，对于端口637
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J2ME手机游戏实例教程手册源码解析

标题“j2me手机实例教程”指的是使用Java 2 Micro Edition（J2ME）技术为手机平台开发实例教程的内容。J2ME是一个为嵌入式设备设计的Java平台，曾经广泛应用于功能手机（非智能手机）的应用开发，包括小游戏、个人信息管理工具等。 描述中提到的“通过每一章节的实例进行学习”，说明这个教程可能采用了分章节讲解的方式，每章通过具体的实例来帮助学习者理解并掌握J2ME编程。这种方式可以使得初学者从简单到复杂逐步学习J2ME技术，例如从编写基础的Hello World程序到构建完整的手机小游戏。 标签“j2me实例”和“实例”指出了这个教程的重点在于实例教学。通过这些实例，学习者可以更容易地理解J2ME应用程序的架构、生命周期、用户界面设计以及与设备硬件的交互方式。 压缩包子文件的文件名称“java手机游戏实例手册源码”揭示了教程内容可能涉及的另一个重要方面——游戏开发。J2ME因其在早期手机游戏开发中的流行而备受关注。提供源码意味着教程可能包括了完整的代码示例，使得学习者可以直接看到每行代码的作用，并且可以实际运行、修改和扩展这些代码，以加深理解。 J2ME的核心组件包括配置（Configurations）、简表（Profiles）和可选包（Optional Packages）。其中，配置定义了JVM的最小功能集合，简表定义了API集合，可选包则扩展了简表以提供额外的功能。例如，MIDP（Mobile Information Device Profile）就是J2ME平台上针对手机应用的简表之一。学习J2ME通常需要熟悉这些组件，以及它们是如何协同工作的。 J2ME应用程序的开发过程涉及多个阶段，包括设计、编码、编译、部署和测试。使用Java编写代码后，需要通过J2ME SDK进行编译。然后，生成的KJAVA（*.jad和*.jar）文件会被部署到手机上进行测试。这一过程对于初学者来说可能具有一定的挑战性，但通过实例教程可以逐步掌握。 实例教程还可能涵盖以下方面的知识点： - J2ME的开发环境配置，包括IDE的设置和J2ME模拟器的配置。 - MIDlet生命周期管理，包括MIDlet的启动、暂停和恢复。 - 用户界面设计，涉及J2ME中LCDUI（Low-Level UI）的应用，包括显示屏幕、列表、文本框和按钮等组件的使用。 - 数据存储，包括Record Management System（RMS）的使用，实现本地数据持久化。 - 网络连接，学习如何使用J2ME中的网络API进行手机与服务器的通信。 - 音频和图形处理，探索如何在J2ME中处理简单的音效和图形。 针对游戏开发，教程可能会包含： - 游戏循环的概念和实现。 - 简单的碰撞检测算法。 - 游戏资源的管理，例如精灵（Sprite）和图像的使用。 - 动画的实现，包括帧动画和补间动画。 - 高级游戏功能，如得分记录、游戏级别和音效。 由于压缩文件名为“java手机游戏实例手册源码”，学习者可以期待在教程中获得各种手机游戏的源代码，如贪吃蛇、打砖块、俄罗斯方块等。这可以帮助初学者快速掌握如何使用J2ME开发经典手机游戏，包括游戏逻辑、用户交互和性能优化等方面的知识。 总的来说，这个“j2me手机实例教程”适合那些对手机应用开发感兴趣，特别是在学习如何使用Java为早期的手机平台编写应用程序的初学者。教程通过实例讲解和源码提供，旨在帮助初学者克服学习J2ME的入门障碍，并最终能够独立开发基本的手机应用和游戏。