基于pytorch，编写一段计算200行时序数据的总体样本均值的代码，该200行的时序数据为xlsx文件

好的，这里提供一段基于 PyTorch 的代码，可以计算一个 xlsx 文件中 200 行时序数据的总体样本均值：

import torch
import pandas as pd

# 读取 xlsx 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# 将数据转换为 tensor
data_tensor = torch.tensor(data.values)

# 计算样本均值
mean = torch.mean(data_tensor)

print("样本均值为:", mean.item())

其中，`data.xlsx` 为数据文件名，可以根据实际情况进行修改。该代码中，首先使用 pandas 库读取 xlsx 文件，并将其转换为 PyTorch tensor，然后使用 PyTorch 提供的 `mean()` 函数计算总体样本均值，并输出结果。

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基于pytorch，编写一段计算200行时序数据的总体样本均值和样本数的代码，该200行的时序数据为xlsx文件

好的，这里提供一段基于 PyTorch 的代码，可以计算一个 xlsx 文件中 200 行时序数据的总体样本均值和样本数：

import torch
import pandas as pd

# 读取 xlsx 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# 将数据转换为 tensor
data_tensor = torch.tensor(data.values)

# 计算样本数
sample_size = data_tensor.numel()

# 计算样本均值
mean = torch.mean(data_tensor)

print("样本数为:", sample_size)
print("样本均值为:", mean.item())

其中，`data.xlsx` 为数据文件名，可以根据实际情况进行修改。该代码中，首先使用 pandas 库读取 xlsx 文件，并将其转换为 PyTorch tensor，然后使用 PyTorch 提供的 `numel()` 函数计算总体样本数，使用 `mean()` 函数计算总体样本均值，并输出结果。