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OLSResults of

df2 = pd.read_csv("MultipleRegression.csv")
X = df2[['Distance', 'CarrierNum', 'Day', 'DayOfBooking']]
Y = df2['Price']
X = add_constant(X)
fit = sm.OLS(Y, X).fit()
print(fit.summary())

将每个属性的P值显示为仅3个小数位.

我需要为每个属性提取p值等Distance,CarrierNum并以科学计数法打印出来.

余可使用提取的系数fit.params[0]或fit.params[1]等

需要获得所有P值.

所有P值为0的意思是什么？

# include <iostream>
# include <cstdlib>
# include <omp.h>

#define SIZE 10
#define NUM_THREADS SIZE

using namespace std;

main() {

omp_lock_t lock;
//omp_init_lock(&lock);

srand(time(NULL));  

int arr[SIZE], max = -1;

omp_set_num_threads(NUM_THREADS);

for(int i = 0; i < SIZE; i++)
    arr[i] = rand()%100;

#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < SIZE; i++) {
    omp_set_lock(&lock);
        if(arr[i] > max)
            max = arr[i];
    omp_unset_lock(&lock);
}

cout << "Max: " << max << endl;

}

这是代码,我写的是使用openMP锁定功能查找数组中的max元素.每当我跳过该函数时omp_init_lock,我的代码就不会执行.它仍然可以成功编译,但只要数组的SIZE为小数(如10或20),我的所有线程都会在进入for循环后停止.其他时候它会运行没有问题(当数组的大小是一个像100这样的大数字时).

但omp_init_lock()解决了所有问题.怎么样？我搜索过但找不到太多关于它的信息.唯一提到的是它将锁初始化为解锁状态.为什么即使我没有初始化锁,当数组大小为100时代码也会运行？ …