k = round((uph_pred - wph_pred)/(2*math.pi))type numpy.ndarray doesn't define __round__ method
时间: 2024-09-12 18:04:02 浏览: 27
这段代码看起来是在Python中对某种周期性预测进行离散化处理。其中 `k` 变量的计算基于两个预测值:`uph_pred` 和 `wph_pred`,这两个可能是周期性的预测结果,例如预测的角速度 (uph) 和加速度 (wph)。公式 `(uph_pred - wph_pred)/(2*math.pi)` 表示的是一个角度差值,`round`函数通常是用于将浮点数四舍五入到最接近的整数,但是由于`numpy.ndarray`对象并没有定义`__round__`方法,这可能意味着该变量不是普通的浮点型而是数组类型。
如果尝试对整个数组进行`round`操作,则可能会触发错误,因为数组对象没有这个内置方法。解决这个问题的一种可能做法是先将数组转换为标量(单元素),或者应用一个矢量化的方法(例如`numpy.round`或`np.apply_along_axis`),针对每个元素单独进行四舍五入。
所以正确的做法可能是:
```python
# 如果 uph_pred 和 wph_pred 是一维数组
k = np.round((uph_pred - wph_pred) / (2 * np.pi))
# 或者如果你需要保留数组形状,但只对每个元素做四舍五入
k = np.apply_along_axis(lambda x: round(x, 0), axis=0, arr=(uph_pred - wph_pred) / (2 * np.pi))
```
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y_pred_i = y_pred[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))重复的代码段(5 行长)怎么改
可以将这段重复的代码封装成一个函数,然后在需要重新计算 Probability 值时调用该函数即可。具体修改如下:
```python
def calculate_prob(y_pred_i, y_test_i):
mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None)
new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))
return new_prob_i
# 重新计算低于1.2的 Probability 值
low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.2].index
for i in low_prob_indices:
y_pred_i = y_pred[i]
y_test_i = y_test[i]
new_prob_i = calculate_prob(y_pred_i, y_test_i)
y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i
# 打印带有概率的预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered)
```
这样就将重复的代码段封装成了一个名为 `calculate_prob` 的函数,并在需要重新计算 Probability 值时调用它,避免了代码重复。
import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理,使其符合模型的输入要求# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)
根据你的代码,似乎缺少了定义 y_test 的步骤,因此在计算 mse 时会出现错误。你需要先定义 y_test,再进行计算。另外,可能需要在代码中加入一些注释以便更好地理解代码的含义。以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import load_model
# 加载已经训练好的kerasBP模型
model = load_model('D://model.h5')
# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')
# 对数据进行预处理,使其符合模型的输入要求
# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量
# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组
X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values
# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X)
# 对预测结果进行反归一化
y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int)
# 构建带有概率的预测结果
y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4])
# 计算 mse
y_test = data['y_true'].values
mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None)
# 计算每个预测结果的概率并添加到 y_pred_prob 中
y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None))
# 过滤掉和值超过6或小于6的预测值
y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)]
# 去除重复的行
y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates()
# 重新计算低于1.5的 Probability 值
low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index
for i in low_prob_indices:
y_pred_int_i = y_pred_int[i]
y_test_i = y_test[i]
mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None)
new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))
y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i
# 打印带有概率的预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered)
```
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