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data['Survived'].value_counts().plot(kind='Bar',alpha=0.8)ValueError: Bar is not a valid plot kind

时间: 2023-12-31 09:03:14 浏览: 241
该错误是由于在plot函数中使用了无效的绘图类型"Bar"导致的。正确的绘图类型应该是"bar"。 正确的代码应该是： ``` data['Survived'].value_counts().plot(kind='bar', alpha=0.8) ``` 请注意，绘图类型应该是小写的"bar"，而不是大写的"Bar"。
相关问题

这串代码结果显示Bar不是有效的plot kind，要如何改进。import pandas as pd data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 =pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='Bar',stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例')

把 `Bar` 改为 `bar` 即可，这个错误是因为大小写不匹配导致的。修改后的代码如下： ``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 = pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='bar', stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例') plt.show() ``` 注意最后需要加上 `plt.show()` 才能显示图像。

survived = data[data['survived'] == 1]['sex'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['sex'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived, not_survived, equal_var=False) print('survived ratio by sex:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by sex:') print(not_survived_ratio) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) survived ratio by sex: 0 0.681287 1 0.318713 Name: sex, dtype: float64 Not survived ratio by sex: 1 0.852459 0 0.147541 Name: sex, dtype: float64 t-statistic: -18.134562886672246 p-value: 1.243793777062186e-58

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同性别在生还和未生还中的比例，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同性别的比例，t_stat 和 p_val 分别表示 t 统计量和 p 值。t 统计量用于衡量两个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个例子中，p 值非常小，接近于 0，说明两个样本之间的差异非常显著，即性别在生还和未生还中具有很大的影响。
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例如，“Survived”列表示乘客是否存活，“Pclass”列表示乘客的舱位等级，"Name"列是乘客姓名，"Sex"列是性别，"Age"列是年龄，"SibSp"是兄弟姐妹/配偶的数量，"Parch"是父母/孩子的数量，"Ticket"是船票编号，...
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X = data.drop(['Survived', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1) y = data['Survived'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 接下来，选择一个合适...
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survival_rates = data.groupby('Pclass')['Survived'].mean() print(survival_rates) 最后，完成数据预处理后，我们可以将DataFrame转化为适合模型训练的数组，利用to_numpy()或values属性： python X...

survived = data[data['survived'] == 1]['pclass'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['pclass'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用ANOVA分析验证多个样本之间的差异 f_stat, p_val = stats.f_oneway(survived, not_survived) # 输出结果 print('Survived ratio by Pclass:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by Pclass:') print(not_survived_ratio) print('f-statistic:', f_stat) print('p-value:', p_val) Survived ratio by Pclass: 0 0.397661 2 0.347953 1 0.254386 Name: pclass, dtype: float64 Not survived ratio by Pclass: 2 0.677596 1 0.176685 0 0.145719 Name: pclass, dtype: float64 f-statistic: 115.03127218827665 p-value: 2.5370473879805644e-25

其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同船舱等级的比例，f_stat 和 p_val 分别表示 F 统计量和 p 值。F 统计量用于衡量多个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个...

data['FamilySize'] = data['sibsp'] + data['parch'] + 1 survived = data[data['survived'] == 1]['FamilySize'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['FamilySize'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用ANOVA分析验证多个样本之间的差异 f_stat, p_val = stats.f_oneway(survived, not_survived) # 输出结果 print('Survived ratio by family size:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by family size:') print(not_survived_ratio) print('f-statistic:', f_stat) print('p-value:', p_val) Survived ratio by family size: 1 0.476608 2 0.260234 3 0.172515 4 0.061404 7 0.011696 6 0.008772 5 0.008772 Name: FamilySize, dtype: float64 Not survived ratio by family size: 1 0.681239 2 0.131148 3 0.078324 6 0.034608 5 0.021858 7 0.014572 4 0.014572 9 0.012750 8 0.010929 Name: FamilySize, dtype: float64 f-statistic: 0.5837375690419451 p-value: 0.4450537592077023什么意思

其中，f-statistic 是用来评估不同组之间的差异大小，p-value 表示这种差异是否有统计学意义，如果 p-value 较小，则说明差异较大并且是显著的。在这个例子中，由于 p-value 较大（大于 0.05），因此无法拒绝零假设...

survived = data['survived'].value_counts().to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'label', 'survived': 'counts'})

1. 使用 pandas 库中的 value_counts() 函数对“幸存者”这一列进行计数，并将结果存储为一个 pandas dataframe 对象。 2. 使用 to_frame() 函数将计数结果转换成 dataframe 对象。 3. 使用 reset_index() 函数将 ...

survived=data['survived'].value_counts().to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'label', 'survived': 'counts'})

1. data['survived'].value_counts() 统计 data 中 survived 列中每个值出现的次数，返回一个 Pandas Series 对象。 2. .to_frame() 将上一步返回的 Pandas Series 对象转换为 DataFrame 对象，其中每一行...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel("titanic.xls') survive_o - df['pclass'][df['survived']--8],value_counts()survive_1 = df['pclass'][df['survived']==1].value_counts()df2-pd.DataFrame({"获救”：survive_1,'未获救'：survive_0})df2.plot(kind="bar',stacked=True) plt.title('不同等级脸位的获教比例”) plt.show()分析这串代码

接下来，代码通过 df['pclass'][df['survived']==0].value_counts() 和 df['pclass'][df['survived']==1].value_counts() 两行代码分别统计了不同等级舱位的获救和未获救的人数。这里使用了 pandas 库中的 value_...

解释这行代码i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head()) sns.heatmap(train.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',linewidths=0.2) fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(10,8) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt ax = train['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar', figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0) ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15) ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15) plt.show() #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 males = (titanic['Sex'] == 'male').sum() females = (titanic['Sex'] == 'female').sum() proportions = [males, females]#把他们放入一个叫比例的列表中 #创建饼图 plt.pie(proportions,labels = ['Males','Females'],shadow = False,colors= ['blue','red'], explode = (0.0,0.3),startangle = 0,autopct='%1.1f%%' ) plt.title('Sex Proportion')#设置标题 plt.tight_layout() plt.show()

5. 使用matplotlib库中的bar和pie函数绘制了两个图表，分别展示了数据集中目标属性的分布情况和男女乘客比例的扇形图。 总之，这段代码主要是为了对数据进行预处理和可视化展示，以便更好地理解数据集的特征和分布...

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

- data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) 用于在当前子图中生成一个箱线图，其中data.age[data.survived == 0]表示选取...

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)

在你的代码中，你正在尝试从 train_data 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 train_data 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 ...

print("Percentage of females who survived:", train["Survived"][train["Sex"] == 'female'].value_counts(normalize = True)[1]*100)

2. value_counts(normalize = True)[1]：这个部分是用于计算这些女性幸存者在Survived这一列上，取值为1的样本所占的比例。其中，value_counts(normalize = True)表示对选中的样本进行计数，并且将每个取值所占的...

survived_age = data[data['survived'] == 1]['age'] not_survived_age = data[data['survived'] == 0]['age'] # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived_age, not_survived_age, nan_policy='omit') # 输出结果 print('Mean age by survival:') print('Survived:', np.nanmean(survived_age)) print('Not survived:', np.nanmean(not_survived_age)) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) Mean age by survival: Survived: 37.07602339181287 Not survived: 39.029143897996356 t-statistic: -1.7323274768521562 p-value: 0.08356210696764844

其中 survived_age 和 not_survived_age 分别表示生还和未生还样本中乘客的年龄，t_stat 和 p_val 分别表示 t 统计量和 p 值。在这个例子中，p 值为 0.08，大于通常使用的显著性水平 0.05，说明在这个数据集中，生还...

import MDAnalysis as mda import numpy as np from MDAnalysis.lib.distances import capped_distance, calc_angles, distance_array import multiprocessing as mp from tqdm import tqdm import os import argparse import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import cumtrapz import pandas as pd from functools import lru_cache import time # ====================== # 优化参数设置 # ====================== BOX_SIZE = 80.0 CALC_REGION = [0, 60, 0, 60, 0, 60] ATOM_TYPE_MAP = {1: 'H', 2: 'O', 7: 'P'} HB_DIST_CUTOFF = 3.5 HB_ANGLE_CUTOFF = 130 FRAME_DT = 0.1 TAU_MAX = 20.0 # 缩短时间窗口 DT_ORIGIN = 2.0 # 增加原点间隔 N_WORKERS = os.cpu_count() # 自动使用所有核心 # 预定义原子类型常量 O_WATER = 0 O_HYDRONIUM = 1 O_PHYDROXYL = 2 O_PDOUBLE = 3 O_PBRIDGE = 4 H_WATER = 5 H_HYDRONIUM = 6 H_PHOSPHORIC = 7 P = 8 UNKNOWN = 9 # 原子类型映射 ATOM_TYPE_IDS = { 'O_water': O_WATER, 'O_hydronium': O_HYDRONIUM, 'O_phydroxyl': O_PHYDROXYL, 'O_pdouble': O_PDOUBLE, 'O_pbridge': O_PBRIDGE, 'H_water': H_WATER, 'H_hydronium': H_HYDRONIUM, 'H_phosphoric': H_PHOSPHORIC, 'P': P, 'UNK': UNKNOWN } # 原子类型反向映射 ATOM_TYPE_NAMES = {v: k for k, v in ATOM_TYPE_IDS.items()} def classify_atoms_optimized(positions, types, box): """向量化优化的原子分类函数""" n_atoms = len(types) atom_labels = np.full(n_atoms, UNKNOWN, dtype=np.int8) # 识别原子类型 o_indices = np.where(types == 2)[0] h_indices = np.where(types == 1)[0] p_indices = np.where(types == 7)[0] # 计算所有O-H距离 oh_distances = distance_array(positions[o_indices], positions[h_indices], box=box) oh_bonds = oh_distances < 1.2 # 计算所有P-O距离 po_distances = distance_array(positions[p_indices], positions[o_indices], box=box) po_bonds = po_distances < 1.8 # 分类氢原子 for h_idx in h_indices: # 找到与氢原子相连的氧原子 o_conn = o_indices[np.where(oh_bonds[:, np.where(h_indices == h_idx)[0][0]])[0]] if len(o_conn) == 1: o_type = atom_labels[o_conn[0]] if o_type == O_HYDRONIUM: atom_labels[h_idx] = H_HYDRONIUM elif o_type == O_WATER: atom_labels[h_idx] = H_WATER elif o_type == O_PHYDROXYL: atom_labels[h_idx] = H_PHOSPHORIC # 分类氧原子 for i, o_idx in enumerate(o_indices): # 计算连接数 h_count = np.sum(oh_bonds[i]) p_count = np.sum(po_bonds[:, i]) if h_count == 3: atom_labels[o_idx] = O_HYDRONIUM elif h_count == 2: atom_labels[o_idx] = O_WATER elif h_count == 1 and p_count == 1: atom_labels[o_idx] = O_PHYDROXYL elif p_count == 1: atom_labels[o_idx] = O_PDOUBLE elif p_count == 2: atom_labels[o_idx] = O_PBRIDGE # 分类磷原子 atom_labels[p_indices] = P return atom_labels def find_hbonds_optimized(positions, atom_labels, box): """向量化优化的氢键识别函数""" # 识别供体和受体 donor_mask = np.isin(atom_labels, [O_WATER, O_HYDRONIUM, O_PHYDROXYL]) acceptor_mask = np.isin(atom_labels, [O_WATER, O_HYDRONIUM, O_PDOUBLE, O_PBRIDGE, O_PHYDROXYL]) # 获取供体氢原子 donor_hydrogens = [] donor_indices = [] donor_types = [] for i in np.where(donor_mask)[0]: # 找到与供体相连的氢原子 h_mask = (atom_labels == H_WATER) | (atom_labels == H_HYDRONIUM) | (atom_labels == H_PHOSPHORIC) h_positions = positions[h_mask] h_indices = np.where(h_mask)[0] dists = distance_array(positions[i].reshape(1, -1), h_positions, box=box) connected_h = np.where(dists[0] < 1.2)[0] for h_idx in connected_h: donor_hydrogens.append(h_indices[h_idx]) donor_indices.append(i) donor_types.append(atom_labels[i]) if not donor_hydrogens or not np.any(acceptor_mask): return [] # 转换为数组以提高性能 donor_hydrogens = np.array(donor_hydrogens) donor_indices = np.array(donor_indices) donor_types = np.array(donor_types) acceptor_indices = np.where(acceptor_mask)[0] # 计算供体氢到受体的距离 dists = distance_array(positions[donor_hydrogens], positions[acceptor_indices], box=box) # 找出满足距离条件的配对 valid_pairs = np.where(dists < HB_DIST_CUTOFF) hbonds = [] for i, j in zip(*valid_pairs): donor_idx = donor_indices[i] hydrogen_idx = donor_hydrogens[i] acceptor_idx = acceptor_indices[j] # 跳过自相互作用 if donor_idx == acceptor_idx: continue # 计算角度 angle = calc_angles(positions[donor_idx], positions[hydrogen_idx], positions[acceptor_idx], box=box) angle_deg = np.degrees(angle) if angle_deg > HB_ANGLE_CUTOFF: hbond_type = f"{ATOM_TYPE_NAMES[donor_types[i]].split('_')[0]}-{ATOM_TYPE_NAMES[atom_labels[acceptor_idx]].split('_')[0]}" hbonds.append({ 'donor': donor_idx, 'hydrogen': hydrogen_idx, 'acceptor': acceptor_idx, 'type': hbond_type, 'distance': dists[i, j], 'angle': angle_deg }) return hbonds def process_frame(args): """并行处理单个帧""" frame_idx, top_file, traj_file, calc_region = args try: universe = mda.Universe( top_file, traj_file, topology_format="DATA", format="LAMMPSDUMP", atom_style="id type charge x y z" ) universe.trajectory[frame_idx] # 应用区域筛选 positions = universe.atoms.positions mask = ((positions[:, 0] >= calc_region[0]) & (positions[:, 0] <= calc_region[1]) & (positions[:, 1] >= calc_region[2]) & (positions[:, 1] <= calc_region[3]) & (positions[:, 2] >= calc_region[4]) & (positions[:, 2] <= calc_region[5])) if not np.any(mask): return frame_idx, [] types = universe.atoms.types.astype(int)[mask] positions = positions[mask] # 分类原子 atom_labels = classify_atoms_optimized( positions, types, universe.dimensions ) # 识别氢键 hbonds = find_hbonds_optimized( positions, atom_labels, universe.dimensions ) return frame_idx, hbonds except Exception as e: print(f"Error processing frame {frame_idx}: {str(e)}") return frame_idx, [] def calculate_hbond_lifetime(origins, universe, atom_labels_cache): """优化后的氢键寿命计算函数""" n_frames = len(universe.trajectory) tau_max_frames = int(TAU_MAX / FRAME_DT) scf = np.zeros(tau_max_frames) count = np.zeros(tau_max_frames) for origin in origins: hbonds_origin = atom_labels_cache.get(origin, []) for hbond in hbonds_origin: donor = hbond['donor'] hydrogen = hbond['hydrogen'] acceptor = hbond['acceptor'] # 提前获取所有帧的位置 positions_cache = {} for t in range(min(tau_max_frames, n_frames - origin)): frame_idx = origin + t if frame_idx not in positions_cache: universe.trajectory[frame_idx] positions_cache[frame_idx] = universe.atoms.positions.copy() # 检查氢键存活 hbond_exists = True for t in range(1, min(tau_max_frames, n_frames - origin)): frame_idx = origin + t pos = positions_cache[frame_idx] dist = np.linalg.norm(pos[hydrogen] - pos[acceptor]) angle = calc_angles( pos[donor], pos[hydrogen], pos[acceptor], box=universe.dimensions ) angle_deg = np.degrees(angle) if dist > HB_DIST_CUTOFF or angle_deg < HB_ANGLE_CUTOFF: hbond_exists = False if hbond_exists: scf[t] += 1 count[t] += 1 else: break return scf, count def main(top_file, traj_file, output_prefix): print(f"加载拓扑文件: {top_file}") print(f"加载轨迹文件: {traj_file}") # 创建Universe获取帧数 universe = mda.Universe( top_file, traj_file, topology_format="DATA", format="LAMMPSDUMP", atom_style="id type charge x y z" ) n_frames = len(universe.trajectory) print(f"开始预处理 {n_frames} 帧 (并行处理)...") start_time = time.time() # 并行处理所有帧 with mp.Pool(processes=N_WORKERS) as pool: args = [(i, top_file, traj_file, CALC_REGION) for i in range(n_frames)] results = list(tqdm(pool.imap(process_frame, args, chunksize=10), total=n_frames)) atom_labels_cache = {} all_hbonds = [] frame_hbond_counts = {} for frame_idx, frame_hbonds in results: atom_labels_cache[frame_idx] = frame_hbonds all_hbonds.extend(frame_hbonds) for hb in frame_hbonds: hb_type = hb['type'] if hb_type not in frame_hbond_counts: frame_hbond_counts[hb_type] = [] frame_hbond_counts[hb_type].append(1) preprocess_time = time.time() - start_time print(f"预处理完成! 耗时: {preprocess_time:.2f} 秒") # 计算氢键密度 avg_hbonds = len(all_hbonds) / n_frames calc_volume = ((CALC_REGION[1]-CALC_REGION[0]) * (CALC_REGION[3]-CALC_REGION[2]) * (CALC_REGION[5]-CALC_REGION[4])) * 1e-27 hbond_density = avg_hbonds / (calc_volume * 6.022e23) print(f"平均氢键数: {avg_hbonds:.2f}") print(f"氢键数密度: {hbond_density:.4f} mol/L") # 氢键寿命计算 print("计算氢键寿命...") tau_max_frames = int(TAU_MAX / FRAME_DT) dt_origin_frames = int(DT_ORIGIN / FRAME_DT) origins = range(0, n_frames - tau_max_frames, dt_origin_frames) chunk_size = max(1, len(origins) // N_WORKERS) with mp.Pool(processes=N_WORKERS) as pool: tasks = [] for i in range(0, len(origins), chunk_size): chunk = origins[i:i+chunk_size] tasks.append(pool.apply_async(calculate_hbond_lifetime, (chunk, universe, atom_labels_cache))) scf_total = np.zeros(tau_max_frames) count_total = np.zeros(tau_max_frames) for task in tqdm(tasks, total=len(tasks)): scf, count = task.get() scf_total += scf count_total += count # 结果处理 scf_avg = np.where(count_total > 0, scf_total / count_total, 0) time_axis = np.arange(0, tau_max_frames) * FRAME_DT tau_relax = np.trapz(scf_avg, time_axis) print(f"弛豫时间: {tau_relax:.2f} ps") # 输出结果 scf_df = pd.DataFrame({'Time (ps)': time_axis, 'SCF': scf_avg}) scf_df.to_csv(f"{output_prefix}_scf.csv", index=False) stats = { 'Avg_HBonds_per_frame': [avg_hbonds], 'HBond_Density_mol/L': [hbond_density], 'Relaxation_Time_ps': [tau_relax], 'Preprocessing_Time_s': [preprocess_time] } for hb_type, counts in frame_hbond_counts.items(): stats[f"Avg_{hb_type}"] = [np.mean(counts)] stats_df = pd.DataFrame(stats) stats_df.to_csv(f"{output_prefix}_stats.csv", index=False) # 绘图 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=300) plt.plot(time_axis, scf_avg, 'b-', linewidth=2) plt.xlabel('Time (ps)', fontsize=12, fontname='Times New Roman') plt.ylabel('Survival Correlation Function', fontsize=12, fontname='Times New Roman') plt.title('Hydrogen Bond Lifetime', fontsize=14, fontname='Times New Roman') plt.grid(alpha=0.3) plt.xlim(0, TAU_MAX) plt.ylim(0, 1) plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' plt.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix' plt.tight_layout() plt.savefig(f"{output_prefix}_lifetime.png", format='png', bbox_inches='tight') print("分析完成!") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='优化版LAMMPS氢键寿命分析') parser.add_argument('top_file', type=str, help='LAMMPS拓扑文件路径 (.data)') parser.add_argument('traj_file', type=str, help='LAMMPS轨迹文件路径 (.lammpstrj 或 .lammpsdump)') parser.add_argument('output_prefix', type=str, help='输出文件前缀') parser.add_argument('--workers', type=int, default=N_WORKERS, help='并行工作进程数') args = parser.parse_args() N_WORKERS = args.workers main(args.top_file, args.traj_file, args.output_prefix) 以上代码意在实现湿法磷酸中磷酸和水构成的氢键网络的氢键寿命计算，其中可能存在水合氢离子，存在动态的质子转移情况。然而在执行的时候，速度实在太慢了，目前电脑有64核 126g内存，能否进一步提高内存和CPU的利用率提高速度，总原子数在23495，体系是相当大，步长0.1fs 而总步数10000000，总时长1ns，已经能够读取data和lammpstrj文件

我们面对的是一个大型分子动力学轨迹分析任务，主要目标是计算氢键寿命。代码已经进行了向量化和并行优化，但由于体系庞大（23495个原子）和轨迹很长（10,000,000步，1ns），计算仍然很慢。我们需要进一步优化内存和...

import tensorflow as tf import autokeras as ak # ## Titanic data downloaded with csv files# # ### Download training and testing csv files # In[ ]: import tensorflow as tf import pandas as pd TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL) test_file_path = tf.keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL) import autokeras as ak # Initialize the structured data classifier. clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10) # Try 10 different pipelines. # Feed the structured data classifier with training data. clf.fit( # The path to the train.csv file. x=train_file_path, # The name of the label column. y="survived",epochs=100, verbose=2 ) 以上程序出现错误，tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

这个错误可能是由于你下载的CSV文件包含了无效的字符导致的。"UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte" 意味着在文件的第186个位置出现了一个无效的...

写出以下代码每一步的算法描述、实现步骤与结果分析：import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score df = pd.read_csv("C:/Users/PC/Desktop/train.csv") df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score} results = {} for key in metrics.keys(): results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)

算法描述： 1. 读取训练数据集并删除无用特征 2. 将分类特征转换成独热编码并使用平均值填充缺失值 3. 将数据集分为训练集和测试集 4. 使用决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测 5. 使用剪枝决策树分类器训练...

import pandas as pd titanic=pd.read_csv('D:/Download/titanic-data.csv') data = pd.read_csv('D:/Download/titanic-data.csv') print(titanic.head(5)) X = titanic[['Pclass','Age','Sex']] y = titanic['Survived'] X.shape X.tail(5) X.info() mean_Age=X['Age'].mean() print(mean_Age) X['Age']=X['Age'].fillna(mean_Age) print(X.tail(5)) X['Pclass'] = X['Pclass' ].map({'1st':1, '2nd':2, '3rd':3}) X['Sex'] = X['Sex' ]. map({'female':0, 'male':1}) X. tail(5) from sklearn. preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print (X_scaled) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np jack = np. array([[3, 23, 1]]) rose = np. array([[1, 20, 0]]) jack_scaled = scaler.transform (jack) rose_scaled = scaler.transform(rose) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=100) dt_clf = DecisionTreeClassifier (max_depth=2, min_samples_split=2) dt_clf.fit(X_train, y_train) print(dt_clf.predict_proba(jack_scaled) [0][1]) print (dt_clf.predict_proba(rose_scaled) [0][1])在spyder该代码中出现ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

可以使用X.isnull().sum()来查看每列缺失值的数量，然后使用X.dropna()或者X.fillna()函数来处理缺失值，将其填充为平均值、中位数、众数等。此外，还需要检查数据是否存在异常值，如将字符串类型的数据误认为...

model = RandomForestClassifier(random_state=1, n_estimators=10, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1) model.fit(train_titanic, train_label) predictions = model.predict(df_test) result = pd.DataFrame({'PassengerId':titanic_test['PassengerId'].as_matrix(), 'Survived':predictions.astype(np.int32)}) result.to_csv("random_forest_predictions.csv", index=False) print(pd.read_csv("random_forest_predictions.csv"))

这段代码是使用随机森林算法对 Titanic 数据集进行分类，并将预测结果保存到 CSV 文件中。其中，模型的参数设置为：随机种子为...最后将预测结果以 PassengerId 和 Survived 两列的形式保存到 CSV 文件中，并打印出来。

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