datax=train.values/255.0

时间: 2024-04-09 11:27:16 浏览: 19
这行代码是将训练集中的值除以255.0,以便将像素值进行归一化处理。这通常是在图像处理中常见的操作,将像素值缩放到0到1之间的范围。 根据代码中的变量名,假设"train"是一个包含图像数据的数组或矩阵。通过除以255.0,可以将像素值从整数范围(0-255)缩放到浮点数范围(0.0-1.0)。 请确保在进行这个操作之前,你已经正确地加载了训练集数据,并将其赋值给了变量名"train"。同时,也需要确保你对数据的结构和类型有所了解,并且可以正确处理归一化后的数据。
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datay=train['label'].values train=train.drop(['label',],axis=1) datax=train.values/255.0

这段代码将"train" DataFrame中的"label"列提取出来,保存在名为"datay"的变量中。接着,从"train" DataFrame中删除"label"列,更新"train" DataFrame为删除"label"列后的结果。最后,将"train" DataFrame转换为NumPy数组,并将其除以255.0,得到名为"datax"的变量。 这样做的目的是将手写数字图像数据进行预处理。"datay"是标签数据,表示每个图像对应的手写数字。"datax"是特征数据,表示每个图像的像素值。将特征数据除以255.0是为了将像素值归一化到0到1之间的范围。

1 2 ##! @TODO: get admin bound from openmap 3 ##! @AUTHOR: kanchangcheng@baidu.com 4 ##! @DATE: 20180309 14:31:29 5 ##! @VERSION: 1.0 6 #php=/home/map/php-fpm/bin/php 7 php=~/odp/php/bin/php 8 hadoop_afs=~/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop 9 hadoop=/home/map/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop 10 11 #hdfs_block_path=/app/lbs/lbs-di/bdi/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_block_in fo_mid/ 12 hdfs_block_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/ huiyan.db/map_huiyan_block_info_mid/" 13 #hdfs_admin_path=/app/lbs/lbs-di/bdi/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_admin_in fo/ 14 hdfs_admin_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/ huiyan.db/map_huiyan_admin_info/" 15 queryengine=/home/map/tools/queryengine-client-2.1.7-online/queryengine/bin/ queryengine 16 datax=/home/map/tools/datax_huiyan_v2/bin/datax.py 17 python=~/tools/py2714/phq 18 #exit 0 19 if [ "$1" ];then

这段代码是一个Shell脚本,包含了一些变量的定义和注释。 具体解释如下: 1. `##! @TODO: get admin bound from openmap` - 这是一个注释,表示要从OpenMap获取管理员边界信息。 3. `##! @AUTHOR: kanchangcheng@baidu.com` - 这是一个注释,表示作者是kanchangcheng@baidu.com。 5. `##! @DATE: 20180309 14:31:29` - 这是一个注释,表示脚本的最后修改日期和时间。 7. `##! @VERSION: 1.0` - 这是一个注释,表示脚本的版本号。 6-18. `php=~/odp/php/bin/php`, `hadoop_afs=~/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop`, `hadoop=/home/map/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop`, `hdfs_block_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_block_info_mid/"`, `hdfs_admin_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_admin_info/"`, `queryengine=/home/map/tools/queryengine-client-2.1.7-online/queryengine/bin/queryengine`, `datax=/home/map/tools/datax_huiyan_v2/bin/datax.py`, `python=~/tools/py2714/phq` - 这些行定义了一些变量,并给它们赋予了特定的值。 19. `if [ "$1" ];then` - 这一行是一个条件语句,判断脚本是否接收到了一个参数。 综上所述,这段代码的作用是定义了一些变量,并给它们赋予了特定的值。其中还包含了一些注释,用于说明脚本的功能、作者、版本和最后修改日期。最后还有一个条件语句,用于判断脚本是否接收到了一个参数。

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将冒号后面的代码改写成一个nn.module类:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

Traceback (most recent call last): File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/connections.py", line 732, in _read_bytes data = self._rfile.read(num_bytes) File "/usr/local/python3/lib/python3.9/socket.py", line 704, in readinto return self._sock.recv_into(b) socket.timeout: timed out During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/datax-web/modules/datax-executor/bin/../data/applogs/executor/jobhandler/gluesource/833_1678761378000.py", line 36, in <module> db.execute("REPLACE INTO datax_customer_basc_detail_opt " File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/cursors.py", line 148, in execute result = self._query(query) File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/cursors.py", line 310, in _query conn.query(q) File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/connections.py", line 548, in query self._affected_rows = self._read_query_result(unbuffered=unbuffered) File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/connections.py", line 775, in _read_query_result result.read() File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/connections.py", line 1156, in read first_packet = self.connection._read_packet() File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/connections.py", line 692, in _read_packet packet_header = self._read_bytes(4) File "/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/pymysql/connections.py", line 738, in _read_bytes raise err.OperationalError( pymysql.err.OperationalError: (2013, 'Lost connection to MySQL server during query (timed out)') During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/datax-web/modules/datax-executor/bin/../data/applogs/executor/jobhandler/gluesource/833_1678761378000.py", line 66, in <module> six.reraise(exc) TypeError: reraise() missing 1 required positional argument: 'value'

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