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进行相关性分析的代码主要涉及数据处理和统计分析。以下是使用Python进行相关性分析的一般步骤：1.导入必要的库：importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt2.读取数据：将你的数据加载到PandasDataFrame中。data=pd.read_c

热风枪变形亚克力rbfi_x=Rbf(corr_array[:,0],corr_array[:,1],init_array[:,0],function='cubic')rbfi_y=Rbf(corr_array[:,0],corr_array[:,1],init_array[:,1],function='cubic')x_index=rbfi_x(x_mes

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importpandasaspddatafile='D:\data/air_data.csv'#航空原始数据,第一行为属性标签resultfile='D:\data/explore.csv'#数据探索结果表#读取原始数据，指

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importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportsysfromGM11importGM11inputfile='../data/data.csv'

1、打开数据源：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_excel('gupiao1.xlsx')print(df)2、计算相关性矩阵：df_corr=df.corr()print(df_corr)#输

 用电预测：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdf_normal=pd.read_csv("C:/Users/admin/Documents/WeChatFiles/wxid_b0fz4hqogenr22/FileStorage/Fil

importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='C:/Users/admin/Desktop/data.csv'data=pd.read_csv(inputfile)description=[data.min(),data.max(),data.mea

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