数据平滑出现错，请问怎么修改

import pandas as pd
from scipy import ndimage
import numpy as np
import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('D:\C盘\铅球\\111.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
x = sheet.col_values(0)[1:]
y = sheet.col_values(1)[1:]
z = sheet.col_values(2)[1:]

print(x)
print(y)
print(z)

data = np.column_stack((x, y, z))
r = 1
smoothed_data = ndimage.gaussian_filter(data, sigma=(r,r, r), order=0)

print(smoothed_data)

基于Monster 组和GPT的调写：
以下是修改的代码：

import pandas as pd
from scipy import ndimage
import numpy as np
import xlrd
 
workbook = xlrd.open_workbook('D:\C盘\铅球\\111.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
x = sheet.col_values(0)[1:]
y = sheet.col_values(1)[1:]
z = sheet.col_values(2)[1:]
 
print(x)
print(y)
print(z)
 
data = np.column_stack((x, y, z))
r = 1
smoothed_data = ndimage.uniform_filter(data, size=r)
 
print(smoothed_data)

根据您提供的代码和错误描述，我猜测你遇到了类型错误或维度不匹配错误。在这种情况下，可能需要将 x, y, z 转换为 numpy 数组，并确保它们的维度正确。

以下是一种可能的修改方式：

import pandas as pd
from scipy import ndimage
import numpy as np
import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('D:\C盘\铅球\\111.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
x = np.array(sheet.col_values(0)[1:])
y = np.array(sheet.col_values(1)[1:])
z = np.array(sheet.col_values(2)[1:])

print(x)
print(y)
print(z)

data = np.column_stack((x, y, z))
r = 1
smoothed_data = ndimage.gaussian_filter(data, sigma=(r,r, r), order=0)

print(smoothed_data)

如果仍然出现错误，请提供错误信息以便更好地帮助你解决问题。

从报错上看是第18行出错了，提示维度不同，

data = np.column_stack((x, y, z))

可以把x,y,z的打印结果贴出来，方便分析

print(x)
print(y)
print(z)

可以使用pandas库来读取Excel文件，并将数据存储为DataFrame格式，以便更加简单快捷地处理数据。此外，可以使用NumPy库中的ndimage.gaussian_filter函数来实现数据的平滑处理，以获得更准确的结果

在您提供的代码中，我注意到您使用了ndimage中的高斯滤波函数（gaussian_filter）对数据进行平滑处理。如果这个代码在运行时出现错误，可能是由于以下原因之一：

1.文件路径问题：如果您的文件路径中包含反斜杠""，需要将其转义为双反斜杠""。或者，您可以将文件路径中的反斜杠改为正斜杠"/"。

2.数据类型问题：ndimage.gaussian_filter函数需要的是float类型的数据，因此在将x、y、z列合并成data时，需要将它们转换为float类型。您可以使用astype（）方法将数据转换为float类型，如下所示：

data = np.column_stack((x.astype(float), y.astype(float), z.astype(float)))

3.数据维度问题：ndimage.gaussian_filter函数需要的是二维或三维的数据，而您的数据是一维的。因此，您需要将data转换为二维或三维的形式，以便进行滤波操作。您可以使用reshape（）方法将data转换为二维或三维的形式，如下所示：

data = np.column_stack((x.astype(float), y.astype(float), z.astype(float)))
data = data.reshape((len(x), 3))  # 转换为二维数据

# 或者转换为三维数据
# data = data.reshape((len(x), 1, 3))

请根据您的需求选择二维或三维形式。

• 综上所述，您可以将代码修改为以下形式：

import pandas as pd
from scipy import ndimage
import numpy as np
import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('D:/C盘/铅球/111.xls')  # 文件路径中使用正斜杠
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
x = sheet.col_values(0)[1:]
y = sheet.col_values(1)[1:]
z = sheet.col_values(2)[1:]

data = np.column_stack((x.astype(float), y.astype(float), z.astype(float)))
data = data.reshape((len(x), 3))  # 转换为二维数据

r = 1
smoothed_data = ndimage.gaussian_filter(data, sigma=(r,r, r), order=0)

print(smoothed_data)

希望能对您有所帮助！

• 这篇文章：对贝叶斯平滑的理解 也许有你想要的答案，你可以看看

根据提供的代码，出现错误可能是因为数据文件的路径中包含了中文字符，导致程序无法正确读取文件。可以将路径中的中文字符修改为英文字符或者使用转义字符来处理。

另外，代码中的 np.column_stack（） 函数可能会导致数据类型错误，需要将 x、y、z 列表中的元素转换为 float 类型。可以使用列表解析式或者 map（） 函数来实现。
以下是修改后的代码：

import pandas as pd
from scipy import ndimage
import numpy as np
import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\C\leadball\111.xls')  # 修改文件路径中的中文字符
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
x = [float(i) for i in sheet.col_values(0)[1:]]  # 将元素转换为 float 类型
y = [float(i) for i in sheet.col_values(1)[1:]]
z = [float(i) for i in sheet.col_values(2)[1:]]
print(x)
print(y)
print(z)

data = np.column_stack((x, y, z)).astype(float)  # 将数据类型转换为 float 类型
r = 1
smoothed_data = ndimage.gaussian_filter(data, sigma=(r, r, r), order=0)
print(smoothed_data)

代码中的 np.column_stack（） 函数可以被 np.vstack（） 函数替换，两者的作用相同。同时，ndimage.gaussian_filter（） 函数的 sigma 参数应该是一个数字或者一个元组，如果设置为一个数字，则表示在每个维度上都应该使用相同的 sigma 值，如果设置为一个元组，则表示每个维度上使用不同的 sigma 值。因此，可以将 sigma 设置为一个数字，如 sigma=1，也可以将 sigma 设置为一个元组，如 sigma=（1， 1， 1）。