Вот мой набор данных
B1
B2
B3
B4
B5
0.00439692
0.00669470
0.00709244
0.00138463
0.00082949
0.00268081< /td>
0.00442490
0.00932365
0.00363630
0.00259743
0.00595678
0.00964592
0.01350229
0.00312168
0.00195143
0.00741656< /td>
0.01167483
0.01178257
0.00185384
0.00109784
0.00640803
0.01088445
0.01627570
0.00365191
0.00229167
0.00942690< /td>
0.01618098
0.02002952
0.00289232
0.00172712
0.01083990
0.01778892
0.01892802
0.00260200
0.00153798
0.01165114< /td>
0.01894717
0.01811242
0.00237668
0.00139010
0.01467558
0.02165251
0.01496117
0.00174461
0.00100996
0.00936932< /td>
0.01354002
0.01100198
0.00245107
0.00175631
0.00737726
0.01144956
0.01004752
0.00152895
0.00090166
0.01039346< /td>
0.01539063
0.01099578
0.00144151
0.00084624
0.00864751
0.01287212
0.01001831
0.00149957
0.00088681
Код: Выделить всё
import numpy as np
import pandas as pd
# Load your dataset in Excel format
data = pd.read_excel("/content/B1_B11_S3_March - Copy.xlsx")
data
#BMF_log matric function
import math
SQRT = math.sqrt
#Band normal log matric formula (B287-B561)
#B12-B61
B12 = SQRT(data.B1 + data.B2)
B13 = SQRT(data.B1 - data.B2)
B14 = SQRT(data.B1 * data.B2)
B15 = SQRT(data.B1 / data.B2)
B16 = SQRT((data.B1 - data.B2) / (data.B1 + data.B2))
#Exponential formula
B12 = math.exp(data.B1 + data.B2)
B13 = math.exp(data.B1 - data.B2)
B14 = math.exp(data.B1 * data.B2)
B15 = math.exp(data.B1 / data.B2)
B16 = math.exp((data.B1 - data.B2) / (data.B1 + data.B2))
Заранее большое спасибо.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/781 ... lass-float