#%% import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的所有表格 excel_file = pd.ExcelFile('附件1-装箱数据.xlsx') # 读取指定表格 df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据') # 检查是否有缺失值 print(df1.isnull().sum()) print(df2.isnull().sum()) print(df1.head()) print(df2.head()) df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) df2.drop(columns=['重量']).values print(df1.head()) print(df2.head())

这段代码主要是对Excel文件中的两个表格进行读取，并进行了一些简单的数据处理和检查缺失值的操作。具体解释如下：

- 首先，通过 pandas 库中的 ExcelFile 类读取 Excel 文件中的所有表格。
- 然后，使用 read_excel() 方法读取指定的表格，并将其存储为 DataFrame 对象，分别命名为 df1 和 df2。
- 接着，使用 isnull() 和 sum() 方法检查 df1 和 df2 中是否有缺失值。
- 然后，使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据，以确保读取正确。
- 接下来，对 df2 中的耗材类型进行转换，转换为数字表示，袋为1，箱为0。
- 然后，使用 drop() 方法删除 df2 中的重量列，并使用 values 属性将其转换为 NumPy 数组。
- 最后，再次使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据，以确保数据处理和转换正确。

需要注意的是，代码中的 df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) 这一行不是很合理，因为它实际上没有对 df2 进行任何操作。正确的写法应该是 df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True)。

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import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import radviz该环境下输出每次更新的权重的代码

好的，以下是一个基于TensorFlow的神经网络模型，可以输出每次更新的权重的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
labels = pd.read_csv('labels.csv')

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, input_shape=(data.shape[1],), activation='relu'),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 定义回调函数
class MyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        for layer in self.model.layers:
            weights = layer.get_weights()
            print(weights)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 创建回调函数实例
callbacks = MyCallback()

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, verbose=1, callbacks=[callbacks])

这个代码首先加载了数据集，然后定义了一个包含三个层的神经网络模型。模型的第一层是一个具有128个神经元的全连接层，使用ReLU激活函数。第二层是一个具有64个神经元的全连接层，同样使用ReLU激活函数。最后一层是一个具有1个神经元的全连接层，使用sigmoid激活函数。

接着，代码定义了一个回调函数MyCallback，当每个epoch结束时，该函数会输出每个层的权重。

然后，代码编译了模型，使用adam优化器和二元交叉熵损失函数进行训练，并在控制台输出了训练过程中的准确率等信息。使用callbacks=[callbacks]将回调函数传递给了fit()函数，以便在每个epoch结束时调用回调函数。

希望这个代码对你有所帮助！

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

当你在 Python 中使用 `import pandas as pd`, `import numpy as np`, 和 `import matplotlib.pyplot as plt` 这些语句时，你是在导入几个非常流行的数据分析和可视化库：

1. **pandas**: pandas 是一个强大的数据处理库，常用于数据清洗、整理、分析和操作。它提供了 DataFrame 对象，这是用于存储表格型数据的主要数据结构，以及 Series 对象，类似一维数组，非常适合进行数据操作和分析。

2. **numpy**: numpy 是科学计算的基础库，主要专注于高效地处理大型数组和矩阵运算，提供了大量的数学函数和工具，是其他许多数据处理库的基础。

3. **matplotlib.pyplot**: matplotlib 是一个绘图库，通过 `pyplot` 模块提供了一个简单的接口来创建各种图表，包括线图、柱状图、散点图等。它是 Python 最常用的绘图工具之一。

有了这三者，你可以方便地处理数据、执行数值计算，并将结果以可视化的方式呈现出来。