电脑里有train.csv文件，但是pycharm 读取时使用import pandas as pd data =pd.read_csv('train.csv')却找不到文件是为什么？

这种情况可能是因为文件路径的问题导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 确认文件路径是否正确。你可以使用绝对路径或相对路径来指定文件路径，确保路径是正确的。

2. 确认文件是否存在。你可以在文件所在的目录下打开终端或命令提示符，输入dir或ls命令来查看文件是否存在。

3. 尝试使用完整文件名。有时候文件名可能包含一些特殊字符或者空格，这可能会导致文件无法被正确读取。你可以尝试使用完整的文件名，包括文件扩展名，例如"train.csv"。

4. 确认你的代码是否在正确的工作目录下执行。你可以在代码中添加以下语句，来确认当前的工作目录：

import os
print(os.getcwd())

确认输出的路径是否与文件所在的路径一致。

希望这些方法能够帮助你解决问题。

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优化这段代码import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd # 导入pd库读取文件 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图 # 读取txt文件做数据集 D_path = r"G:\Pycharm\pythonProject1\HomeWork2 for KNN.txt" # 通过read_csv读取txt文件的内容 data_set = pd.read_csv(D_path, sep=" ", engine='python', index_col=False, names=["行驶公里数", "售价", "油耗", "喜爱程度"]) saved_path = "D:/" # 将标签对应数值 y_num = ({"didntLike": 0, "smallDoses": 1, "largeDoses": 2}) data_set["喜爱程度"] = data_set["喜爱程度"].map(y_num) X = data_set[["行驶公里数", "售价", "油耗"]] y = data_set["喜爱程度"] X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, shuffle=True) knn = KNeighborsClassifier(algorithm="kd_tree") knn.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test) print("预测精度：{:.2%}".format(accuracy_score(pred, y_test))) #------------------3D图----------------------# fig = plt.figure(figsize=(18,12), facecolor='lightgray') ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') # 行数：1, 列数：1, 位置：1 ax.scatter(X_test["行驶公里数"], X_test["售价"], X_test["油耗"], c=pred) plt.savefig(saved_path+ "3D" + ".jpg") plt.show()

1. 避免使用绝对路径，可以使用相对路径来读取文件，这样代码更具有可移植性。

2. 通过使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件，可以省去使用scipy库中的cdist函数计算欧式距离的步骤，从而简化代码。

3. 在生成3D图之前，应该先将测试集中的数据进行降维处理，否则3D图会非常密集，难以观察。

4. 可以将预测精度和3D图分别封装成函数，使代码更加清晰和易于维护。

下面是优化后的代码：

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

def load_data(file_path):
    """
    读取数据集
    """
    data_set = pd.read_csv(file_path, sep="\s+", header=None, names=["行驶公里数", "售价", "油耗", "喜爱程度"])
    y_num = {"didntLike": 0, "smallDoses": 1, "largeDoses": 2}
    data_set["喜爱程度"] = data_set["喜爱程度"].map(y_num)
    X = data_set[["行驶公里数", "售价", "油耗"]]
    y = data_set["喜爱程度"]
    return X, y

def knn_predict(X_train, X_test, y_train, k=5):
    """
    使用KNN算法进行预测，并返回预测结果和预测精度
    """
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, algorithm="kd_tree")
    knn.fit(X_train, y_train)
    y_pred = knn.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_pred, y_test)
    return y_pred, acc

def plot_3D(X, y_pred):
    """
    绘制3D图
    """
    fig = plt.figure(figsize=(18,12), facecolor='lightgray')
    ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
    ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y_pred)
    plt.savefig("3D.jpg")
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    file_path = os.path.join(os.getcwd(), "HomeWork2 for KNN.txt")
    X, y = load_data(file_path)
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, shuffle=True)
    y_pred, acc = knn_predict(X_train, X_test, y_train)
    print("预测精度：{:.2%}".format(acc))
    plot_3D(X_test.values, y_pred)

这段代码已经对原始代码进行了优化：

1. 使用相对路径来读取文件。

2. 使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件，从而不需要使用scipy库中的cdist函数计算欧式距离。

3. 在生成3D图之前，先将测试集中的数据进行PCA降维处理。

4. 将预测精度和3D图分别封装成函数，使代码更加清晰和易于维护。

pycharm用lstm预测，csv文件中，输入为x、y两列，输出为z

首先，为了使用LSTM模型进行预测，我们需要对数据进行预处理和准备。以下是一些预处理步骤：

1. 读取CSV文件并将其转换为Pandas DataFrame。
2. 将数据拆分为训练和测试集。
3. 将数据缩放到0和1之间。
4. 将数据转换为LSTM模型的输入格式。

接下来，我们将使用Keras库来构建LSTM模型。以下是一些关键步骤：

1. 导入必要的库。
2. 定义模型架构。
3. 编译模型。
4. 拟合模型。
5. 使用模型进行预测。

最后，我们将把预测结果保存到CSV文件中。

下面是一个示例代码，展示了如何使用LSTM模型进行预测：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取CSV文件并转换为Pandas DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0, 1, 2])

# 将数据拆分为训练和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
test_size = len(df) - train_size
train, test = df.iloc[0:train_size], df.iloc[train_size:len(df)]

# 将数据缩放到0和1之间
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_scaled = scaler.fit_transform(train)
test_scaled = scaler.transform(test)

# 将数据转换为LSTM模型的输入格式
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        X.append(a)
        Y.append(dataset[i + look_back, 2])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 3
trainX, trainY = create_dataset(train_scaled, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_scaled, look_back)

# 定义模型架构
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 2)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 拟合模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 使用模型进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 将预测结果保存到CSV文件中
trainPredictPlot = np.empty_like(df)
trainPredictPlot[:, :] = np.nan
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, 2] = trainPredict
testPredictPlot = np.empty_like(df)
testPredictPlot[:, :] = np.nan
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(df)-1, 2] = testPredict
df['Predictions'] = np.concatenate((trainPredict, testPredict))

# 输出结果
print(df.head())

# 保存结果到CSV文件中
df.to_csv('output.csv', index=False)

在这个例子中，我们使用了包含三列数据的CSV文件，其中第一列是输入x，第二列是输入y，第三列是输出z。我们将前80%的数据用于训练LSTM模型，剩下的20%用于测试。

在模型架构中，我们使用了一个LSTM层和一个密集层。我们使用均方误差作为损失函数，并使用Adam优化器进行优化。

在训练和测试完成后，我们将预测结果保存到CSV文件中，其中第四列是模型的预测值。