for j in range(len(one_sample.iloc[i])): if one_m.iloc[i - 1][j] == 1: one_deltaPre.iloc[i][j] = 1.0 elif one_m.iloc[i - 1][j] == 0: one_deltaPre.iloc[i][j] = one_deltaPre.iloc[i - 1][j] + 1.0 if one_m.iloc[i][j] == 1: one_lastvalues.iloc[i][j] = one_sample.iloc[i][j] elif one_m.iloc[i][j] == 0:

时间: 2024-04-26 14:26:27 浏览: 126
这段代码主要是用来处理缺失值的情况,其中one_sample表示一个样本,one_m表示缺失值的mask,one_lastvalues表示填充后的样本,one_deltaPre表示填充前的差值。具体来说,对于每一列的缺失值,如果前一个值存在,则用前一个值替代缺失值;如果前一个值也是缺失值,则用one_deltaPre来记录此时相对于第一个非缺失值的差值;如果当前值不是缺失值,则将其直接赋给one_lastvalues,表示填充后的样本。
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优化函数,使用GPU加速 def get_index(df, sendtime, idx_initial, temp_upper, temp_low, soc_low, soc_upper, sample_interval, time_interval, curr_interval, min_curr, soc_interval, data_point): index = [0] for i in idx_initial: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df) - 100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i + 1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() >= time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j] <= temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j] >= temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j] >= soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j] <= soc_upper) & \ ((sendtime[j] - sendtime[i]).total_seconds() >= sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() <= time_interval) & \ (np.abs(total_current[j] - total_current[i]) >= curr_interval) & ( np.abs(soc[j] - soc[i]) <= soc_interval) & (np.abs(total_current[j]) >= min_curr): n += 1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() >= time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list) return index

为了使用GPU加速,在Python中,您可以使用Numba库来将函数编译为CUDA内核。以下是优化后的代码: ``` from numba import jit, cuda import numpy as np @jit(target ="cuda") def get_index(df, sendtime, idx_initial, temp_upper, temp_low, soc_low, soc_upper, sample_interval, time_interval, curr_interval, min_curr, soc_interval, data_point): index = [0] total_current = df['total_current'].values soc = df['bat_module_soc_00'].values for i in idx_initial: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df) - 100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i + 1, len(df)): if ((sendtime[j] - sendtime[k]).total_seconds() >= time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j] <= temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j] >= temp_low) & \ (soc[j] >= soc_low) & (soc[j] <= soc_upper) & ((sendtime[j] - sendtime[i]).total_seconds() >= sample_interval) & \ ((sendtime[j] - sendtime[k]).total_seconds() <= time_interval) & (np.abs(total_current[j] - total_current[i]) >= curr_interval) & \ (np.abs(soc[j] - soc[i]) <= soc_interval) & (np.abs(total_current[j]) >= min_curr): n += 1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime[j] - sendtime[k]).total_seconds() >= time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list) return index ``` 请注意,Numba的CUDA目标需要将函数中的所有数据转换为Numpy数组或CUDA设备数组。因此,我们将`total_current`和`soc`列转换为NumPy数组。此外,我们还使用`target ="cuda"`将函数编译为CUDA内核。这将使Numba利用GPU加速函数。

column_name = ["label"] column_name.extend(["pixel%d" % i for i in range(32 * 32 * 3)]) dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1,激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2,激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

你的代码中存在一些问题: 1. 你导入的库 `Keras` 和 `backend` 应该是 `tensorflow.keras` 和 `tensorflow.keras.backend`。以你需要将代码中的 `ker` 和 `backend` 替换为 `tensorflow` 和 `tensorflow.keras.backend`。 2. 你在模型中使用的激活函数 `swish` 并没有定义。你可以在使用之前定义一个 `swish` 函数,可以参考以下示例: ```python def swish(x, beta=1.0): return x * tf.sigmoid(beta * x) ``` 3. 在创建模型时,你使用了 `tf.keras.models.Sequential`,但是你导入的是 `keras` 库而不是 `tensorflow.keras` 库。所以你需要将代码中的 `keras.models.Sequential` 替换为 `tensorflow.keras.models.Sequential`。 4. 在模型的第一层之前,你可以添加一个 `tf.keras.layers.InputLayer` 来指定输入的形状。你可以将其添加到模型定义的开头,如下所示: ```python model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), ... ]) ``` 根据上述修改,你的模型定义应该如下所示: ```python import tensorflow as tf def swish(x, beta=1.0): return x * tf.sigmoid(beta * x) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ]) ``` 请注意,我只修改了与模型定义相关的部分。如果你的代码中还有其他问题,你需要继续检查并做出相应的修改。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data.iloc[:train_size, 1:2].values.reshape(-1,1) test_data = data.iloc[train_size:, 1:2].values.reshape(-1,1) # 对数据进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 转换为LSTM所需的输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测测试集并进行反归一化处理 Y_pred = model.predict(X_test) Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) # 输出RMSE指标 rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test)**2)) print('RMSE:', rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图表 train_predict = model.predict(X_train) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_actual = scaler.inverse_transform(Y_train.reshape(-1, 1)) plt.plot(train_actual, label='Actual') plt.plot(train_predict, label='Predicted') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图表 plt.plot(Y_test, label='Actual') plt.plot(Y_pred, label='Predicted') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show()以上代码运行时报错,错误为ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.04967795 0.09031832 0.07590125]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.如何进行修改

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report, roc_curve, auc import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 计算并绘制ROC曲线和AUC值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data[target], pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC:', roc_auc) plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)改进代码使用多元roc曲线

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