scaler = StandardScaler() df_scaled = scaler.fit_transform(df)

时间: 2024-04-28 22:19:48 浏览: 115
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lstm时间序列预测python.docx

这段代码是对 dataframe 数据 df 进行标准化处理，首先创建了一个 StandardScaler 的实例 scaler ，然后使用 fit_transform() 方法对 df 进行标准化。标准化的过程就是将每个特征的数据按照均值为0、标准差为1的正态分布进行转换，这样做的目的是将数据的尺度统一，以便于后续的处理。标准化后的数据保存在 df_scaled 中。
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test_data[['ResponseTime_ms', 'Throughput']] = scaler.fit_transform(test_data[['ResponseTime_ms', 'Throughput']]) prod_data_old[['ResponseTime_ms', 'Throughput']] = scaler.transform(prod_data_old[['...
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极简sklearn上手教程，快速体验特性

X = df.drop(columns=[target]) y = df[target] model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y) # 生成部分依赖图 pdp_interact = pdp.pdp_interact(model=model, dataset=X, model_features=X.columns, ...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)报错Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

这个错误提示表明数据集中存在缺失...X_scaled = scaler.fit_transform(df) 这样处理之后，就可以对数据进行标准化了。如果数据集中存在极大的数值，可以尝试对这些数值进行截断或者缩放，以避免数值过大的问题。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = ...

修改代码df2=df[['dlgt','dlat']]#D点经纬度聚类 scaler = StandardScaler()# 数据标准化 X_scaled2 = scaler.fit_transform(df2) dbscan = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5) clusters = dbscan.fit_predict(X_scaled2) # 可视化聚类结果 plt.rcParams ['axes.facecolor'] = 'lightgrey' plt.figure(figsize=(8,6)) plt.scatter(df2['dlgt'], df2['dlat'], c=clusters) plt.xlabel('经度') plt.ylabel('纬度') plt.title('D点经纬度DBSCAN聚类结果1') plt.legend() plt.show() 使画图显示图例

X_scaled2 = scaler.fit_transform(df2) dbscan = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5) clusters = dbscan.fit_predict(X_scaled2) # 可视化聚类结果 plt.rcParams ['axes.facecolor'] = 'lightgrey' plt.figure...

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, LSTMdf = pd.read_csv('AAPL.csv') # 载入股票数据# 数据预处理scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))scaled_data = scaler.fit_transform(df['Close'].values.reshape(-1, 1))# 训练集和测试集划分prediction_days = 30x_train = []y_train = []for x in range(prediction_days, len(scaled_data)): x_train.append(scaled_data[x-prediction_days:x, 0]) y_train.append(scaled_data[x, 0])x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))# 构建BP神经网络模型model = Sequential()model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(units=1))model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=32)# 使用模型进行预测test_start = len(scaled_data) - prediction_daystest_data = scaled_data[test_start:, :]x_test = []for x in range(prediction_days, len(test_data)): x_test.append(test_data[x-prediction_days:x, 0])x_test = np.array(x_test)x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))predicted_price = model.predict(x_test)predicted_price = scaler.inverse_transform(predicted_price)# 可视化预测结果import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(df['Close'].values)plt.plot(range(test_start, len(df)), predicted_price)plt.show()介绍

6. 使用模型进行预测：将测试集输入到模型中，使用predict函数对测试集进行预测，并使用inverse_transform函数将预测结果反归一化。 7. 可视化预测结果：使用matplotlib库将实际股票价格和预测股票价格可视化比较。...

合并数据的代码。数据为temp = df["性别"].values.reshape(-1,1) #将其转化为一个列向量 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder#接下来 对象 enc = OneHotEncoder(drop='if_binary')#接下来，代码导象 enc.fit(temp)#代码使用 fit 方法对选定的列进行训练，及如何将它们进行编码 new_sex = enc.transform(temp).toarray()#并使用w_sex 变量中 new_sexfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler#从er 类 scaler = StandardScaler()#创建了一个 scaler 对象 scaler.fit(df.iloc[:, 2:].values)#使用 fit 方法对选定的特征差 features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values)#使用 transform 方法对 中。 scaled_features = pd.DataFrame(features, columns=df.columns[2:])#代中 scaled_features

features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values) # 将编码后的新特征列和标准化后的特征列合并 scaled_features = np.hstack((new_sex, features)) cols = list(enc.get_feature_names()) + list(df.columns[2...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你需要将 y_pred_filtered ...y_pred_filtered_df.drop_duplicates(inplace=True) # 打印预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered_df) 这应该可以解决你遇到的问题。

#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

这段代码使用了一些常见的机器学习和深度学习库：sklearn、Keras 和 numpy。它的主要功能是预测股票价格。下面是代码的主要步骤： 1. 数据预处理：使用 MinMaxScaler 对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到 0 ...

df_imput = data.drop(columns=['date', 'humidity', 'wind_speed', 'meanpressure']) transformer = self.scaler.fit(df_imput) scaled_input = transformer.transform(df_imput)

接下来，使用self.scaler对df_imput中的数据进行归一化处理，得到一个新的数组，命名为scaled_input。归一化处理是一种常用的数据预处理方法，用于将不同尺度的数据统一到某一范围内，以便于后续的数据分析和建模。...

values = df.values #对风向字段进行编码 encoder = LabelEncoder() values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4]) # 确保所有变量都是实数型 values = values.astype('float32') #对数据进行标准化出来 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled = scaler.fit_transform(values) # 将时间序列数据转换成监督学习数据 reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1) # 删除那些不需要预测的列 reframed.drop(reframed.columns[[9,10,11,12,13,14,15]], axis=1, inplace=True) reframed.head()

这段代码是对一个数据集进行预处理的过程，包括对风向字段进行编码，将所有变量转换为实数型，标准化数据，将时间序列数据转换成监督学习数据，以及删除不需要预测的列。其中，LabelEncoder()函数用于对分类变量进行...

c = ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width='1080px')) .add_xaxis(df.corr().index.tolist()) .add_yaxis( "相关系数", df.corr().columns.tolist(), data, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="相关系数热力图", subtitle='数据来源：bestcities.org', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts( is_show=False ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( rotate=90, font_size =12 ), interval=0 ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name ='', type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size =12 ), interval=0 ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=-1, max_=1, is_calculable=True, pos_left='right', is_show=False ), ) ) c.render_notebook() data = df[['排名', '平均WiFi速度', '联合办公空间的数量', '购买咖啡的平均价格', '出租车平均价格(每公里)', '酒吧2杯啤酒的平均价格', '一居室公寓月均价', '在当地中级餐厅用餐的平均费用', '平均日照时数', 'Tripadvisor上“要去的地方”的数量', '带有#的照片数量']] ## 数据标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler model_scaler = MinMaxScaler() data_scaled = model_scaler.fit_transform(data)

这段代码看起来是使用Python中的matplotlib库来绘制数据的相关系数热力图，数据是从一个名为bestcities.org的网站获取的。主要使用了HeatMap、add_xaxis、add_yaxis、set_global_opts、TitleOpts、LegendOpts、...

import pandas as pd import numpy as np import sklearn from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split df=pd.read_csv("D:/Users/dell/Desktop/taxDetection.csv") data=np.array(df) x=data[:,:11] y=data[:,11] #axis=0表示输出矩阵是1行，也就是求每一列的平均值 x_mean = x.mean(axis =0) x_std = x.std(axis=0) x_scaled = (x-x_mean) / x_std #random_state:int 或RandomState，可选，默认None，随机数生成器的状态或种子。 X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(x_scaled,y,test_size=0.25,random_state = 0,stratify=y) #hidden_layer_sizes :例如hidden_layer_sizes=(50, 50)，表示有两层隐藏层，第一层隐藏层有50个神经元，第二层也有50个神经元 #sgd：随机梯度下降 #max_iter: int，可选，默认200，最大迭代次数 a=MLPClassifier(solver='sgd',hidden_layer_sizes=(50,50,50),max_iter=3000) a.fit(X_train,y_train) print("Accuracy on training set:{:.2f}".format(a.score(X_train,y_train))) print("Accuracy on test set:{:.2f}".format(a.score(X_test,y_test)))在这段代码中加入特征工程

x_scaled = scaler.fit_transform(x) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(x_scaled, y, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y) # 训练神经网络模型 mlp = ...

scaler.inverse_transform(np.array(future_sales).reshape(-1, 1))

scaled_data = scaler.fit_transform(df_scaled) # 对未来的销售预测进行反标准化 inverse_transformed_sales = scaler.inverse_transform(np.array(scaled_future_sales).reshape(-1, 1)) print("Original future...

对数据进行拟合 data_middle_minmax=scaler_minmax.缺失代码（data_middle）

data_scaled = scaler_minmax.fit_transform(data_middle[numeric_features]) # 将标准化后的结果转换回DataFrame，如果原数据是DataFrame data_scaled_df = pd.DataFrame(data_scaled, columns=numeric_features) ...

用代码完成high_diamond_ranked_10min.csv处理和特征工程，首先是写入对应数据信息的探索与分析，进行数据预处理用归一化，按过滤法对数据进行特征选择，挑选出最优特征数，对两类数据用PCA算法降到２维后，进行可视化展示。对完整数据进PCA降维，用碎石图选择合适的降维后特征范围。在一个图中绘制不同特征数对应决策树和随机森林准确率效果折线对比图。分别输出决策树和随机森林总特征数，和对应的准确率、输出特征过滤后的特征数，和对应的准确率、PCA降维后的特征数，和对应的准确率。

df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns) 然后，我们需要进行特征选择。可以使用过滤法，例如方差选择法或相关系数选择法。以下是一个使用相关系数选择法的示例代码： ...

引用一个数据对其fit_transform处理，并打印结果

df['scaled_feature'] = scaler.fit_transform(df[['feature_column']]) print(df[['feature_column', 'scaled_feature']]) fit_transform()首先会调用fit()方法，该方法计算每列数据的均值和标准差。然后...

minmaxscaler.transform如何应用在dataframe类型上

df_scaled = pd.DataFrame(scaled_data, columns=df.columns) 在上述示例中，MinMaxScaler对象被实例化为scaler。然后，通过调用fit_transform方法将DataFrame数据(df)拟合和转换为归一化的数据(...

scaler 怎么引用

series_scaled = scaler.fit_transform(df['th_column'].values.reshape(-1, 1)) 如果"scaler"指代的是游戏或软件中的某个组件，引用方式会依赖于具体的上下文环境。在这种情况下，你需要提供更多的背景信息。

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在Vue项目中，如何利用Vuex进行高效的状态管理，并简要比较React中Redux或MobX的状态管理模式？

在Vue项目中，状态管理是构建大型应用的关键部分。Vuex是Vue.js的官方状态管理库，它提供了一个中心化的存储来管理所有组件的状态，确保状态的变化可以被跟踪和调试。 参考资源链接：[前端面试必备：全栈面试题及 Vue 面试题解析](https://wenku.csdn.net/doc/5edpb49q1y?spm=1055.2569.3001.10343) 要高效地在Vue项目中实现组件间的状态管理，首先需要理解Vuex的核心概念，包括state、getters、mutations、actions和modules。以下是一些关键步骤： 1. **安装和配置Vuex**：首先，在项目中
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WStage平台：无线传感器网络阶段数据交互技术

资源摘要信息:"WStage是无线传感器网络（WSN）的一个应用阶段，它允许通过名为'A'的传感器收集和分发位置数据。在这一阶段，数据的提供商能够利用特定的传感器设备记录地理位置信息，并通过网络将这些信息传递给需要这些数据的用户。用户可以通过预定的方式访问并获取传感器'A'所记录的位置数据。这一过程可能涉及到特定的软件或硬件接口，以保证数据的有效传输和接收。 在技术实现层面，'JavaScript'这一标签暗示了在提供和获取数据的过程中可能涉及到前端开发技术，尤其是JavaScript语言的使用。这表明可能有网页或Web应用程序参与了用户与传感器数据之间的交互。JavaScript可以用来处理用户请求，与后端通信，以及展示从传感器'A'获取的数据。 关于'WStage-master'这个文件名称，它指向了一个可能是一个项目的主版本目录。在这个目录中，可能包含了实现上述功能所需的所有代码文件、配置文件、库文件和资源文件。'master'通常用来指代版本控制中的主分支，这意味着它包含了当前开发的主线代码，是项目稳定和最新的表现形式。 无线传感器网络（WSN）是一组带有传感器节点的无线网络，这些节点能够以无线方式收集和处理物理或环境条件的信息，如温度、湿度、压力等，并将这些信息传送到网络中的其他节点。WSN广泛应用于环境监测、军事侦察、智能家居、健康医疗等领域。 在WSN中，一个传感器节点通常由传感器、微处理器、无线通信模块和电源四个基本部分组成。传感器负责收集环境数据，微处理器负责处理数据并执行指令，无线通信模块负责数据传输，而电源则为传感器节点提供能量。在WStage阶段中，传感器节点'A'作为数据提供者，起到了核心的作用。 传感器节点的部署通常是在目标监测区域内随机分布的，每个节点都可以独立地收集数据，也可以通过多跳的方式将数据传送给更远距离的汇聚节点，最终汇总到控制中心或用户端。 在实际应用中，可能会存在一些挑战，比如如何有效地延长传感器网络的生命周期，如何提高数据传输的可靠性和实时性，以及如何保障数据的安全性和隐私保护。因此，研究和开发人员需要设计出高效的算法和协议来优化网络性能。 综上所述，WStage在WSN领域中代表了数据提供和获取的一个阶段。这一阶段利用特定的传感器节点收集位置数据，并通过网络将其传递给用户。在整个过程中，JavaScript技术可能被用于构建用户界面和处理数据交互，而'WStage-master'文件夹则包含了实现这些功能的必要代码和资源。WSN的应用为环境监测、智能控制等多个领域带来了便利，但同时也带来了技术挑战，需要不断的技术创新来解决相关问题。"