import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import os import pandas as pd mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8, 6) mpl.rcParams['axes.grid'] = False df = pd.read_csv('jena_climate_2009_2016.csv') df.head()

根据您提供的代码，您正在使用pandas库读取名为jena_climate_2009_2016.csv的数据文件。然后，您使用df.head()显示数据集的前几行。
请确保您已经安装了所需的库（如pandas和matplotlib）并且文件jena_climate_2009_2016.csv位于当前工作目录中。如果文件不在当前目录中，您需要提供正确的文件路径。
如果您遇到任何错误，请提供完整的错误信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。

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# 忽略警告提示 import warnings warnings.filterwarnings('ignore')

这段代码的作用是在运行程序时忽略掉警告提示信息。有时候在运行程序时会出现一些警告提示，如果这些提示信息不影响程序的运行结果，我们可以选择忽略它们，以避免不必要的干扰。在这段代码中，warnings.filterwarnings('ignore')的作用是将所有警告提示信息都过滤掉，不再显示在程序的输出中。但需要注意的是，在某些情况下，警告信息可能会提示程序存在一些潜在的问题，因此在实际编程中，我们需要根据具体情况来决定是否忽略这些警告信息。

import warnings warnings.filterwarnings("ignore")

这段代码的作用是忽略警告信息。具体来说，它使用了 Python 中的 warnings 模块，并调用了其中的 filterwarnings 函数，将警告信息的输出给过滤掉了。这样，在程序运行时，如果出现了警告信息，就不会被打印出来了。