data = pd.read_excel(r"E:\desktop\附件1.xlsx").values

这行代码是用 pandas 库中的 read_excel 函数读取了一个名为 "附件1.xlsx" 的 Excel 文件，并将其转换为一个 NumPy 数组（即 values 属性），然后将结果赋值给变量 data。

其中，文件路径 "E:\desktop\附件1.xlsx" 应该替换成实际文件存储的路径。如果文件与代码文件在同一目录下，也可以使用相对路径来指定文件路径。

相关问题

# 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data_pred = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码续写预测代码

# 预测代码
# 将数据预处理后进行预测
data_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
data_pred = (data_pred - np.mean(data_pred, axis=0)) / np.std(data_pred, axis=0)
y_pred = nn.forward(data_pred)
y_pred = y_pred * np.std(y_train) + np.mean(y_train)
print(y_pred)

data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx')将其中的数据转成一维且不改变形状

可以使用Pandas库中的values属性将DataFrame对象转换为NumPy数组，然后使用NumPy的ravel或reshape方法将二维数组转换为一维数组，并且不改变原始数据的形状。

例如，假设有一个Excel文件data.xlsx，包含一个名为Sheet1的工作表，你想要将工作表中的数据转换为一维数组并且不改变原始数据的形状，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件中的工作表数据
data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将DataFrame对象转换为NumPy数组
X = data.values

# 将二维数组转换为一维数组并不改变原始数据的形状
X_flattened = X.ravel()  # 或者使用 X.reshape(-1)

print(data)
print(X)
print(X_flattened)

运行结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]
[1 4 7 2 5 8 3 6 9]

在这个示例中，我们使用了Pandas库的read_excel方法读取Excel文件中的工作表数据，并将其转换为DataFrame对象data。然后，我们使用了DataFrame对象的values属性将DataFrame对象data转换为NumPy数组X，并且使用了NumPy的ravel方法将二维数组X转换为了一维数组X_flattened，并且不改变原始数据的形状。

需要注意的是，如果你修改了X_flattened，原始数据X也会被修改。如果你想要获取一个拷贝而不是视图，可以使用flatten方法，例如：

X_flattened = X.flatten().copy()

这样就能够获得一个拷贝，而不是视图了。