def creat_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i: (i+look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY)解说

时间: 2023-12-25 19:02:35 浏览: 88

CreateDataSet:读取数据并创建数据集

在IT行业中，数据处理是一项核心任务，而数据集（DataSet）是Java编程中用来存储和管理数据的重要工具。本教程将深入探讨如何使用Java来读取数据并创建数据集，以便进行进一步的数据操作和分析。让我们了解什么是数据集（DataSet）。数据集是一个内存中的数据缓冲区，它可以包含一个或多个数据表，这些表之间可能存在关系。在Java中，我们通常使用`java.sql.ResultSet`来处理数据库查询的结果，但它并不直接等同于.NET框架中的DataSet。然而，我们可以利用Java集合框架，如ArrayList或HashMap，来模拟类似的功能。标题"CreateDataSet:读取数据并创建数据集"提示我们要关注的是如何从某种数据源（可能是文件、数据库或其他）获取数据，并将其组织成一个数据结构，以便进行后续处理。在这个过程中，我们可能需要处理各种数据格式，例如CSV、XML或JSON。描述中提到"带有文件的文件夹'文件'应位于您的桌面上"，这表明我们将从文件中读取数据。假设文件夹“文件”包含一个或多个数据文件，我们需要编写代码来读取这些文件并将内容加载到我们的数据结构中。例如，如果文件是CSV格式，我们可以使用Java的`BufferedReader`配合`Scanner`或者Apache Commons CSV库来解析文件。下面是一个简单的示例，展示如何从CSV文件读取数据并存储到ArrayList中： ```java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class DataReader { public static void main(String[] args) { List<String[]> data = new ArrayList<>(); try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("文件/yourfile.csv"))) { String line; while ((line = br.readLine()) != null) { String[] values = line.split(","); data.add(values); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } // 打印数据 for (String[] record : data) { for (String value : record) { System.out.print(value + "\t"); } System.out.println(); } } } ``` 在这个例子中，我们创建了一个ArrayList来存储每一行的数据，并使用逗号分隔值来解析每一行。如果数据源是数据库，我们将使用JDBC连接，执行SQL查询并获取`ResultSet`，然后遍历结果并将其转换为所需的数据结构。在处理完数据读取后，我们可能需要创建一个自定义的类来表示数据集，这个类可以包含一个List或其他类型的集合来存储数据。此外，我们还可以添加方法来支持数据的添加、删除、查找和更新操作。例如： ```java public class CustomDataSet { private List<String[]> records; public CustomDataSet() { this.records = new ArrayList<>(); } public void addRecord(String[] record) { records.add(record); } // ...其他方法（如deleteRecord, findRecord, updateRecord等） } ``` 在这个类中，我们定义了一个`records`列表来存储数据，并提供了添加记录的方法。根据实际需求，可以扩展这个类以满足更复杂的数据操作。总结一下，创建数据集涉及以下几个关键步骤： 1. 选择合适的数据源（如文件或数据库）。 2. 编写代码读取数据，并将其转换为适当的Java数据结构。 3. 可能需要创建一个自定义类来表示数据集，并实现数据操作方法。 4. 对数据进行处理，如过滤、排序、聚合等。在压缩包"CreateDataSet-master"中，可能包含了实现这些步骤的示例代码，你可以进一步研究和学习，以加深对Java数据处理的理解。

这是一个用于创建时间序列数据集的函数，其中： - `dataset`是原始时间序列数据 - `look_back`是每个输入序列的长度函数将原始数据集转换为可以用于监督式学习的数据集。它通过滑动窗口的方式对原始数据进行分割，每个窗口的长度为`look_back`，并将窗口内的数据作为输入特征`dataX`，将窗口后面的一个数据作为输出标签`dataY`。函数返回的是包含输入特征`dataX`和输出标签`dataY`的numpy数组。例如，如果原始数据集为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，`look_back`为3，则函数将创建如下数据集： ``` dataX = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8], [7, 8, 9]] dataY = [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ```

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def creat_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i: (i+look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY)解说

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grabcut.zip_Grabcut_MATLAB grabcut_UT4_bk_creat_grabcut matlab

for event in pygame.event.get(): if event.type==QUIT: sys.exit() elif event.type==KEYDOWN: if event.key==K_RETURN: if game_over: game_start=True game_over=False b=True snake=init_snake() food=Creat_Food(snake) food_color=Food_Color() pos=(1,0) #得分 score=0 last_move_time=time.time()

elif event.type==KEYDOWN: if event.key==K_RETURN: if game_over: game_start=True game_over=False b=True snake=init_snake() food=Creat_Food(snake) food_color=Food_Color() pos=(1,0) #得分 score=0 last_move_time=time.time()

解释代码%% 算法参数设置 option.D=data.numACenter+data.numDemand; option.bound_min=zeros(option.D,1); option.bound_max=ones(option.D,1); option.M=2; option.creat_x=@creat_x_1; option.aimFcn=@aimFcn_1; option.ture_result=[];

def creat_excel(data): wb = Workbook() sheet = wb.active sheet.title = "xian天气" sheet.append(["日期", "最高气温℃", "最低气温℃", "天气", "风向"]) for day in data: sheet.append(day) wb.save("xian天气.xlsx")请问这一部分代码的功能是什么？

select IFNULL(surplus_score,0) from tab_pb_psnl_score where tenant_id= '1478277449404907520' and area_code= '330282109204' and personnel_id = '1656243505334321152' and grid_id = '1610113030392119296' order by creat_time desc limit 1

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