PEMS04_date=pd.read_csv('data196.csv') training_set = PEMS04_date.iloc[0:2304 , 1:3].values test_set = PEMS04_date.iloc[2304:2880, 1:3].values sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) test_set = sc.transform(test_set)

这是一个数据预处理的过程，使用了Python中的Pandas和sklearn库。首先读入了一个名为"data196.csv"的CSV文件，然后将其拆分成训练集和测试集。训练集包含前2304行，测试集包含2304~2880行。接着使用MinMaxScaler将数据缩放到0~1的范围内，这是为了便于神经网络的训练。最后将缩放后的训练集和测试集分别保存到名为"training_set_scaled"和"test_set"的变量中。

相关问题

OSError: [Errno 22] Invalid argument: './D:\\ZHUOMIAN\\pems08\\PEMS08.npz'是啥

这是一个OSError（操作系统错误），错误代码为Errno 22，意思是给定了一个无效的参数。具体来说，该错误是因为路径中包含了一个不合法的字符：“\\”。这个错误看起来是在Windows系统中发生的，可能是在尝试打开或读取PEMS08.npz文件时发生的。建议检查文件路径是否正确并确保不包含任何非法字符。

pems04.npz

pems04.npz是一个文件名，它可能是一个包含某种类型数据的压缩文件。根据文件名的后缀名“.npz”，我们可以猜测它可能是一个Numpy数据存储文件。

Numpy是一个开源的Python库，用于科学计算。它提供了一种方便的方式来创建、操作和处理大型、多维的数据数组。

根据文件名中的“pems04”，我们可以推测该文件可能与pems（PeMS，即加州洛杉矶大都会区交通管理中心）相关，这是一个收集和分析洛杉矶地区交通数据的组织。

因此，pems04.npz文件可能是一个存储洛杉矶地区交通数据的Numpy压缩文件。它可能包含路段的车辆数、速度、流量或其他交通相关的信息。

要使用这个文件，首先我们需要解压缩它。然后，我们可以使用Python中的Numpy库来加载数据和分析它们。我们可以使用Numpy的函数和方法来访问、查询和处理文件中的数据。

例如，我们可以使用Numpy的load函数来加载.pz文件，并使用Numpy的索引和切片功能来获取特定的数据。

由于我们只有文件名而没有详细信息，无法确定该文件的具体内容和结构。如果我们知道文件的具体内容（例如车辆数、速度等）以及数据的维度和形状，那么我们可以进一步使用Numpy和其他Python库来进行数据分析、可视化和建模。

总之，pems04.npz可能是一个包含洛杉矶地区交通数据的Numpy压缩文件，我们可以使用Numpy库来加载、处理和分析这些数据。