data_year_y = [] for n in year1: if 20 < year1[n] < 30: print(data_year_y.append(year1[n]))

时间: 2024-02-24 17:56:53 浏览: 84
这段代码存在一些问题。首先,print() 函数的返回值为 None,因此在将其作为 append() 方法的参数时,会向列表中添加一个 None 值。其次,代码中的 data_year_y 列表没有被正确初始化,需要在使用前先将其清空或者定义为空列表。最后,如果想要将符合条件的年份添加到 data_year_y 列表中,应该使用 n 而不是 year1[n]。 因此,正确的代码应该是: ``` data_year_y = [] for n in year1: if 20 < year1[n] < 30: data_year_y.append(n) ``` 这样才能正确将符合条件的年份添加到 data_year_y 列表中。
相关问题

for n in data_year: if (n.year >2016 & n.month >1) : print()

在你的代码中,运算符 `&` 应该改为 `and`,因为 `&` 是按位与运算符,而不是逻辑与运算符。另外,你的 `print()` 函数中没有任何参数,这样会输出一个空行。你需要在括号中添加你想要输出的信息,例如: ``` for n in data_year: if (n.year > 2016 and n.month > 1): print(n.year, n.month) ``` 这个代码片段将会遍历 `data_year` 列表中的每个元素 `n`,如果 `n` 的年份大于2016且月份大于1,则输出该元素的年份和月份。你可以根据需要调整输出的内容。

import re str = input() pattern = re.compile('\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}') res = pattern.findall(str) for i in res: data = i year = data[0:4] month = data[5:7] day = data[8:10] month1 = {1, 3, 5, 7, 8, 10, 12} month2 = {4, 6, 9, 11} flag = True if month in month1: if 1 <= day <= 31: flag = True else: flag = False elif month in month2: if 1 <= day <= 30: flag = True else: flag = False elif month == 2: if 1 <= day <= 28: flag = True else: flag = False if flag == True: print(data) 那为什么我这个代码实现不了以上功能啊?

你的代码实现的思路是正确的,但是有一些错误需要修正。 首先,你在使用 `findall` 函数匹配日期时,可以直接得到一个字符串列表,不需要再对每个字符串进行切片操作。 其次,在判断月份是否合法时,你使用了两个集合 `month1` 和 `month2`,但是在判断月份是否在这些集合中时,应该使用 `int(month)` 而不是 `month`。 最后,在判断日期是否合法时,应该将匹配到的日期字符串转换为整数类型,否则无法进行大小比较。 下面是修改后的代码: ```python import re # 读入字符串 s = input() # 定义正则表达式 pattern = re.compile(r"\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}") # 匹配字符串中的日期 res = pattern.findall(s) # 遍历匹配到的日期列表 for data in res: # 获取年份、月份、日期 year = int(data[0:4]) month = int(data[5:7]) day = int(data[8:10]) # 判断月份是否合法 if month in {1, 3, 5, 7, 8, 10, 12}: if 1 <= day <= 31: print(data) elif month in {4, 6, 9, 11}: if 1 <= day <= 30: print(data) elif month == 2: if year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0: if 1 <= day <= 29: print(data) else: if 1 <= day <= 28: print(data) ``` 这段代码中,我们首先读入了一个字符串 `s`,然后定义了一个正则表达式 `pattern`,用来匹配字符串中的日期。 接着,我们使用 `pattern.findall` 函数找到所有匹配的日期,得到一个字符串列表 `res`。 然后,我们遍历匹配到的日期列表 `res`,对于每个日期,我们先将年份、月份、日期分别提取出来,并将它们转换为整数类型。 接着,我们根据月份和日期的范围,判断该日期是否合法。如果合法,就输出该日期。

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl def get_movie_data(year): url = f'https://maoyan.com/films?year={year}' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movies = soup.select('.movie-item-title') movie_data = [] for movie in movies: movie_link = 'https://maoyan.com' + movie.a['href'] movie_data.append(get_movie_details(movie_link)) return movie_data else: print(f"Failed to fetch data for year {year}") return [] def get_movie_details(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movie_name = soup.select_one('h1.name').text.strip() release_date = soup.select_one('.info-release').text.strip() genre = soup.select_one('.info-category').text.strip() director = soup.select_one('.info-director').text.strip() actors = [actor.text.strip() for actor in soup.select('.info-actor a')] maoyan_score = soup.select_one('.score-num').text.strip() box_office = soup.select_one('.info-num').text.strip() return { '电影名称': movie_name, '上映日期': release_date, '影片类型': genre, '导演': director, '演员': ', '.join(actors), '猫眼口碑': maoyan_score, '累计票房': box_office } else: print(f"Failed to fetch details for {url}") return {} def save_to_excel(data, filename): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active headers = ['电影名称', '上映日期', '影片类型', '导演', '演员', '猫眼口碑', '累计票房'] ws.append(headers) for movie in data: row_data = [movie.get(header, '') for header in headers] ws.append(row_data) wb.save(filename) print(f"Data saved to {filename}") if __name__ == '__main__': years = range(2017, 2021) all_movie_data = [] for year in years: movie_data = get_movie_data(year) all_movie_data.extend(movie_data) save_to_excel(all_movie_data, 'maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx')

纠正代码:trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) # 定义模型参数 input_dim = X.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X): # 划分训练集和验证集 X_train, X_val = X[train_index], X[test_index] y_train, y_val = y[train_index], y[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent,def run_gevent()

纠正这段代码:trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) model_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=1) history = model.fit(X_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(y_train_forced_turnover_nolimited), callbacks=[early_stopping, model_checkpoint]) model.load_weights('model.h5') pred = model.predict(X_test) auc = roc_auc_score(test.iloc[:, -1], pred) print('Testing AUC:', auc)

给出各拟合曲线的误差MSE:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

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Jupyter中实现机器学习基础算法的教程

资源摘要信息: "在探索机器学习和数据分析的世界中,基础算法的实现是学习过程的核心。本资源主要关注使用Jupyter Notebook环境来实现机器学习和数据分析的基础算法。Jupyter Notebook是一种开源的Web应用,能够让用户创建和共享包含代码、可视化以及解释性文本的文档,非常适合于数据分析和机器学习的教学与实践。" 在机器学习领域,基础算法是构建更复杂模型和理解算法工作原理的关键。这些基础算法包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、k-最近邻算法等。通过在Jupyter Notebook中实现这些算法,学习者可以更直观地观察算法如何处理数据,模型是如何被训练和优化的,以及如何评估模型的性能。 此外,本资源还专注于介绍和实践梯度下降法,这是一种在机器学习中广泛使用的优化算法。梯度下降法的基本思想是:通过迭代的方法逐步寻找损失函数的最小值。在参数优化的上下文中,损失函数衡量的是模型预测与真实数据之间的差异。通过计算损失函数对参数的导数(即梯度),算法可以确定在参数空间中下降的方向,然后更新参数,以减少损失。 神经网络作为一种受人脑启发的机器学习模型,也是本资源的一个重要组成部分。神经网络通过多层的节点(或称为神经元)来学习数据的表示,每层之间通过可调的权重连接。深度学习的核心是通过反向传播算法调整这些权重,以最小化预测误差。在Jupyter Notebook中实现和调试神经网络模型,可以加深对深度学习工作原理的理解,并为构建复杂的神经网络模型打下坚实的基础。 值得注意的是,在使用Jupyter Notebook进行机器学习和数据分析时,用户可以利用Python语言中丰富的数据科学库。例如,NumPy和Pandas库可以用于数据预处理和操作,Matplotlib和Seaborn可以用于数据可视化,而scikit-learn库则提供了一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具集,涵盖了大多数基础算法的实现。 通过本资源的学习,用户不仅可以掌握基础算法的理论知识,还能通过动手实践提高解决实际问题的能力。Jupyter Notebook的交互式特性也鼓励用户在学习过程中进行实验和探索,这对于深入理解复杂概念至关重要。本资源的实践性设计使得它非常适合初学者在学习机器学习和数据分析的早期阶段使用,并为其后续的深入研究打下坚实的基础。