数据集为1000行10列的数据，其中1到9列为特征值第10列为目标值，对应的RNN网络代码

以下是一个基本的RNN网络的代码示例，可以用于1000行10列的数据集：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN

# 数据处理
data = np.random.rand(1000, 10)
X = data[:, :9]
y = data[:, 9]

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(32, input_shape=(9, 1)))
model.add(Dense(1))

# 模型编译
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 模型训练
model.fit(X.reshape(-1, 9, 1), y, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们使用Keras库来构建一个简单的RNN网络。首先，我们使用numpy生成了一个1000行10列的随机数据集。然后，我们将前9列作为特征值，最后一列作为目标值。接下来，我们定义了一个Sequential模型，并添加了一个SimpleRNN层，它有32个隐藏单元，输入形状为(9, 1)。最后，我们添加了一个密集层，输出形状为(1,)。我们使用Adam优化器和均方误差损失函数进行模型编译。最后，我们将数据reshape为(1000, 9, 1)的形状，并使用fit方法进行模型训练。