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class loaddata(dataset): def __init__(self, csv_file): # 读取数据 data = pd.read_csv(csv_file, parse_dates=['timestamp'], index_col='timestamp', dayfirst=true) self.data = self.prepare_daily_samples(data['household 200']) # 处理缺失值和异常值 self.data = self.handle_missing_and_outliers(self.data) # 数据最大值归一化处理 self.scaler = minmaxscaler() self.data = self.scaler.fit_transform(self.data.reshape(-1, self.data.shape[-1])).reshape(self
请问您是希望对这段代码进行解释、修改、补充，还是基于这段代码为您提供相关的示例或者解答一些关于它的疑问呢？ [2024-11-09 10:50:56 | AI写代码神器 | 34点数解答]
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只修改g_best和p_best这两行代码import random class point(object): def __init__(self, x, v): self.x_list = [x] self.v_list = [v] self.fit_list = [] class pso(object): def __init__(self): # 学习因子 self.c1 = 2.0 self.c2 = 2.0 # 种群数量 self.m = 5 # 惯性因子 self.w = 0.5 # 迭代次数 self.iter_num = 100 # 定义域 self.x_bound = (0, 31) self.group = self._init_x_list() # 得分函数 @staticmetho（298点数解答 | 2024-10-29 21:10:07）
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型，并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo（69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14）
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import socket import threading import tkinter as tk from tkinter import scrolledtext, messagebox, simpledialog, filedialog import traceback class chatclient: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("pytalk") self.root.geometry("500x600") self.sock = none self.main_menu() def main_menu(self): for widget in self.root.winfo_children(): widget.destroy() self.label = tk.label(self.root, text="欢迎来到pytalk（1469点数解答 | 2024-10-30 13:14:13）
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