predict_day1, predict_day2 = predict_sum[:2] 是不是等价于 predict_day1 = predict_sum[0] predict_day2 = predict_sum[1]

时间: 2024-05-30 11:10:12 浏览: 73
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prediction:预测分析

是的，这两种写法是等价的。`predict_sum[:2]` 表示取 `predict_sum` 中的前两个元素，返回一个包含这两个元素的列表，然后通过序列解包的方式将其分别赋值给 `predict_day1` 和 `predict_day2`。而 `predict_sum[0]` 表示取 `predict_sum` 中的第一个元素，将其赋值给 `predict_day1`，`predict_sum[1]` 表示取 `predict_sum` 中的第二个元素，将其赋值给 `predict_day2`。
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predict_day1, predict_day2 = predict_sum[:2] 是什么意思？

这行代码的意思是将列表 predict_sum 的前两个元素分别赋值给变量 predict_day1 和 predict_day2。这种方式称为“解包”，可以一次性地将多个变量赋值为列表中对应的元素。在这里，predict_sum 可能是一个...

predict_day1 = predict_sum[0] predict_day2 = predict_sum[1] 代码优化

可以使用列表切片的方式...predict_day1, predict_day2 = predict_sum[:2] 这段代码将 predict_sum 列表的前两个元素分别赋值给 predict_day1 和 predict_day2。这样，一行代码就完成了原先两行代码的功能。

predict_sum = [] for i in range(5): if r2_index[i] != ((len(data_history_conversion)) - 1): predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i] + 1):96 * (r2_index[i] + 2)] else: predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i - 1] + 1):96 * (r2_index[i - 1] + 2)] predict_sum.append(predict_day) 代码优化

可以将if-else语句中的重复代码提取出来，可以使用一个变量来存储 r2_index[i] 的值，这样代码就可以减少重复部分。优化后的代码如下： predict_sum = [] ... predict_sum.append(predict_day)

for i in range(5): if r2_index[i] != ((len(data_history_conversion)) - 1): predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i] + 1):96 * (r2_index[i] + 2)] else: predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i - 1] + 1):96 * (r2_index[i - 1] + 2)] predict_sum.append(predict_day) 代码优化

predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i - 1] + 1):96 * (r2_index[i - 1] + 2)] predict_sum.append(predict_day) 主要是将if语句的条件判断部分中的括号去掉，这样更加简洁清晰。

优化代码select a.*,b.predict_day from dw.ol_autotask_model_channels_predict_content a left join ( select cust_id, sum(case when predict in ('other', 'middle') then 0 else 1 end) predict_day, dt from dw.ol_autotask_model_channels_predict_content where dt = '20230601' group by cust_id, dt ) b on a.cust_id = b.cust_id and a.dt = b.dt where a.dt='20230601' and b.predict_day = 0 limit 50

SELECT cust_id, sum(CASE WHEN predict IN ('other', 'middle') THEN 0 ELSE 1 END) AS predict_day FROM dw.ol_autotask_model_channels_predict_content WHERE dt = '20230601' GROUP BY cust_id ) SELECT a....

优化select a.*, b.predict_day from dw.ol_autotask_model_channels_predict_content a join (select cust_id, sum(case when predict in ('other', 'middle') then 0 else 1 end) predict_day, dt from dw.ol_autotask_model_channels_predict_content where dt BETWEEN '20230601' AND '20230630' group by cust_id, dt ) b on a.cust_id = b.cust_id and a.dt = b.dt where b.predict_day = 0 and a.dt BETWEEN '20230601' AND '20230630'

SELECT cust_id, SUM(CASE WHEN predict IN ('other', 'middle') THEN 0 ELSE 1 END) AS predict_day, dt FROM dw.ol_autotask_model_channels_predict_content WHERE dt BETWEEN '20230601' AND '20230630' ...

SELECT a.*, b.predict_day FROM dw.ol_autotask_model_channels_predict_content a JOIN ( SELECT cust_id, dt, SUM(CASE WHEN predict IN ('other', 'middle') THEN 0 ELSE 1 END) AS predict_day FROM dw.ol_autotask_model_channels_predict_content WHERE dt BETWEEN '20230601' AND '20230630' GROUP BY cust_id, dt ) b ON a.cust_id = b.cust_id AND a.dt = b.dt WHERE b.predict_day = 0 and a.dt BETWEEN '20230601' AND '20230630' ;

在上述查询中，我们使用了一个内部子查询来计算 predict_day，并通过 HAVING COUNT(*) = 0 条件筛选出 predict_day 为 0 的记录。同时，我们将 predict NOT IN ('other', 'middle') 条件移至子查询中，以...

def finallmainmodel1(self,): file=pd.read_csv(self.path) print(file.shape) print(len(file)) for i in range(1, (len(file) //64) + 2): # print(i) if (i *64) < len(file): predict_data = file.values[(i - 1) *64:i *64, 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data) for i in range(len(predicted)): if predicted[i]==12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1) else: predict_data = file.values[len(file)-64:len(file), 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data, False) for i in range(len(predicted)): if predicted[i] == 12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1)

这段代码是一个Python类中的一个方法。该方法的作用是从一个CSV文件中读取数据并进行一些处理。...循环的范围是1到数据长度整除64再整除2之间的数字。在循环中，会根据数据的一部分进行一些特定的计算和操作。

predict_sum = [x for item in predict_sum for x in item] predict_sum[:0] = pre_true_24hour 优化代码

可以将这两行代码合并成一行，如下所示： ...predict_sum = pre_true_24hour + [x for item in predict_sum for x in item] 这样可以避免使用 slice 操作符 [:0] 来插入列表元素，使代码更加简洁和易读。

def predict_roll_4hour(roll_time, data): forecast_time = roll_time[0:10] roll_time = datetime.datetime.strptime(roll_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") day_one = predict_days(forecast_time, 2, data) # 数据划分 predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15) pre_ture_4hour = predict_sum[time_gap: time_gap + 16] time_slots = [] for i in range(16): time_slot = roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) time_slots.append(time_slot) df = pd.DataFrame({'date': time_slots[0:len(pre_ture_4hour)], 'load（kw）': pre_ture_4hour}) return df 代码优化

predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15) pre_ture_4hour = predict_sum[time_gap: time_gap + 16] time_slots = [roll_time + datetime....

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict # 绘制训练集部分真实值和预测值图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data...

pre_true = [] for i in range(96): value = (predict_day1[i] * 0.4) + (predict_day2[i] * 0.2) + (data_pre_conversion[i] * 0.4) pre_true.append(round(value, 2)) 代码优化

pre_true = [round((predict_day1[i] * 0.4) + (predict_day2[i] * 0.2) + (data_pre_conversion[i] * 0.4), 2) for i in range(len(predict_day1))] 这样的代码更加简洁易读，同时也提高了代码的可维护性。

for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

1. 首先，你使用一个外部变量 epoch 来指定训练的轮数。 2. 在每个训练轮数中，你调用 model.train() 来设置模型为训练模式。 3. 然后，通过迭代 train_loader 来获取训练数据和对应的标签，使用 sgd.zero_...

testX1 = feature1[le:] testY1 = target1[le:,0:1] #testX = testX.reshape(168,1,6) #a,b=testY.shape Predict_FG1 = model1.predict(testX1) #Predict_FG = np.array(Predict_FG) #Predict_FG = Predict_FG.reshape(a) Predict_FG1.shape from math import sqrt什么意思

这段代码中，首先定义了测试集的特征和标签，其中 feature1[le:] 和 target1[le:,0:1] 分别表示从原始数据中第 le 个数据开始的特征和标签数据。接着，代码调用模型 model1 对测试集的特征进行预测，预测...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

data_1_day_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) 3. 对读取的数据进行处理： df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df...

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

将模型设置为评估模式(model.eval())，通过模型前向传播得到预测结果(predict_y)，将预测结果转换为类别标签(predict_ys)，并与真实标签进行比较，统计正确预测的数量(correct)和总样本数量(_sum)。...
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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩