df = pd.read_csv('gru_data.csv', encodind=utf-8)

时间: 2024-03-06 16:23:03 浏览: 21
你的代码中有一个拼写错误,应该是 encoding,而不是 encodind。另外,如果你在读取 CSV 文件时出现了编码问题,可以尝试指定使用不同的编码方式,如 utf-8、gbk 等。下面是一个正确的代码示例: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('gru_data.csv', encoding='utf-8') ```
相关问题

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 93, in <module> df = pd.read_csv(config.data_path, index_col=0) AttributeError: 'Config' object has no attribute 'data_path'

这个错误的原因是在你的代码中,Config类没有定义名为"data_path"的属性,但是你在代码的某个地方调用了这个属性。你需要检查一下你的Config类定义,确保它包含了一个"data_path"属性,并且这个属性指向你的数据文件。如果你已经定义了这个属性,那么可能是因为你没有正确地实例化Config对象,导致程序无法获取到这个属性的值。你需要仔细检查一下你的代码,并且确保你正确地实例化了Config对象,并且传递了正确的参数。

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 86, in <module> df = pd.read_csv(config.data_path, index_col=0) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 912, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 577, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1407, in __init__ self._engine = self._make_engine(f, self.engine) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1661, in _make_engine self.handles = get_handle( File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 859, in get_handle handle = open( FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:/Users/ASUS/Desktop/F4负向标准化/常州道旅差/常州道顺商旅汽车服务有限公司(常320401000415)_result'

这是一个文件读取错误的 traceback,看起来你在尝试读取一个名为 'C:/Users/ASUS/Desktop/F4负向标准化/常州道旅差/常州道顺商旅汽车服务有限公司(常320401000415)_result' 的文件,但是系统找不到这个文件。你需要检查一下文件路径是否正确,或者文件是否存在。

相关推荐

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

最新推荐

recommend-type

6-10.py

6-10
recommend-type

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip
recommend-type

matlab基于潜在低秩表示的红外与可见光图像融合.zip

matlab基于潜在低秩表示的红外与可见光图像融合.zip
recommend-type

4-5.py

4-5
recommend-type

基于tensorflow使用简单线性回归实现波士顿房价预测源码.zip

基于tensorflow使用简单线性回归实现波士顿房价预测源码.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。