filename = '乳腺癌数据集' with open(filename , 'rt') as raw_data: data = np.loadtxt(raw_data , delimiter = ',') print(data.shape)

这段代码打开了名为 '乳腺癌数据集' 的文件，并使用 `with open` 语句将其作为文本文件打开。然后，它使用 `np.loadtxt` 函数将文件中的数据加载到 NumPy 数组中，分隔符仍然是逗号。加载后的数据存储在名为 `data` 的 NumPy 数组中。最后，使用 `print(data.shape)` 打印了 `data` 数组的形状。

请注意，这里使用的文件名 '乳腺癌数据集' 可能是示例中的一个虚拟文件名，具体文件名应根据实际情况进行更改。

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class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] # shape(多少行，多少列) self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len

这是一个名为DiabetesDataset的类，继承自Dataset类。它的构造函数__init__接受一个文件路径作为参数。在构造函数中，使用numpy库的loadtxt函数从指定路径的文件中读取数据，数据以逗号分隔，数据类型为float32。读取的数据被存储在变量xy中。self.len被赋值为xy的行数，即数据集的大小。

test_path = "stock_daily/8/stock_test.csv" with open(test_path) as f: self.data = np.loadtxt(f, delimiter=",") # addi=np.zeros((self.data.shape[0],1)) # self.data=np.concatenate((self.data,addi),axis=1) self.data = self.data[:, 0:6] # self.data = np.vstack((self.data1, self.data[:, 4])) for i in range(len(self.data[0])): self.data[:, i] = (self.data[:, i] - mean_list[i]) / (std_list[i] + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

这段代码是一个数据预处理的过程，首先从指定路径读取测试数据，然后将读取的数据进行归一化处理，接着将处理后的数据按照指定的时间序列长度（SEQ_LEN）切分成多个小数据集（value），同时对应的标签（label）为每个小数据集的最后一个时间点的数据。最后将处理后的数据存储在self.data中。这个过程是为了将原始的数据转化为神经网络可以接受的形式，以便进行训练和预测。