以下是将给定的Python代码转换为MATLAB语言的等效代码：
% 导入所需模块和数据
import matlab.io.datastore.ImageDatastore;
% 确定pq的取值范围
p_min = 0;
d_min = 0;
q_min = 0;
p_max = 5;
d_max = 0;
q_max = 5;
% 初始化一个存储结果的矩阵，使用BIC准则
results_bic = NaN(p_max-p_min+1, q_max-q_min+1);
for p = p_min:p_max
for d = d_min:d_max
for q = q_min:q_max
if p==0 && d==0 && q==0
results_bic(p-p_min+1, q-q_min+1) = NaN;
continue;
end
try
model = arima('ARLags', p, 'D', d, 'MALags', q);
results = estimate(model, train);
results_bic(p-p_min+1, q-q_min+1) = results.BIC;
catch ME
continue;
end
end
end
end
% 结果可视化（使用seaborn模块）
sns.heatmap(results_bic, annot=True);
请注意，部分细节可能需要根据您的具体数据和环境进行调整。此处提供的MATLAB代码仅作为参考，并且可能需要进一步优化以适应您的需求。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/// \brief parse endpoint.
/// \param[in] endpoint S3 endpoints to parse.
/// \param[out] host Endpoint host.
/// \param[out] port Endpoint port.
/// \return -1 means parsing failed, return 0 means parsing to host only, return 1 means parsing to h...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162233565655357.png)
