self.x = data.iloc[:, 1:].values # 特征 self.y = data.iloc[:, 0].values # 有机质含量

这段代码是从 Pandas 的 DataFrame 中提取数据并将其转换为 NumPy 数组，其中 `data` 是一个 Pandas DataFrame 对象，包含了输入特征和标签。具体来说，`data.iloc[:, 1:].values` 表示提取 `data` 中除第一列以外的所有列，即输入特征，然后使用 `.values` 将其转换为 NumPy 数组。同理，`data.iloc[:, 0].values` 表示提取 `data` 中的第一列，即标签，然后使用 `.values` 将其转换为 NumPy 数组。

注意，这里使用的是 `.values`，而不是 `.to_numpy()`，因为前者已经被官方标记为过时的函数，建议使用后者。因此，你可以将上述代码改为：

self.x = data.iloc[:, 1:].to_numpy()  # 特征
self.y = data.iloc[:, 0].to_numpy()  # 有机质含量

相关问题

def train(self, X, y, learning_rate, num_epochs): loss_history=[] for i in range(num_epochs): y_hat = self.forward(X) loss = np.mean(np.square(y_hat - y)) loss_history.append(loss) self.backward(X, y, learning_rate, num_epochs) if i % 100 == 0: print('Epoch', i, '- Loss:', loss) return loss_history # 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) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.05 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history)b报错ypeError: NeuralNetwork.backward() takes 4 positional arguments but 5 were given

在你调用`NeuralNetwork.backward()`函数的时候，传入了5个参数`X, y, learning_rate, num_epochs`和函数本身的一个参数`self`。但是`NeuralNetwork.backward()`函数只需要4个参数，即`X, y, learning_rate, num_epochs`。

你可以将`num_epochs`这个参数从`NeuralNetwork.backward()`函数中删除，这样错误就可以被解决了。

修改后的代码如下所示：

def train(self, X, y, learning_rate, num_epochs):
    loss_history=[]
    for i in range(num_epochs):
        y_hat = self.forward(X)
        loss = np.mean(np.square(y_hat - y))
        loss_history.append(loss)
        self.backward(X, y, learning_rate)
        if i % 100 == 0:
            print('Epoch', i, '- Loss:', loss)
    return loss_history

# 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)

# 训练模型
input_dim=13
hidden_dim=25
output_dim=1
nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
learning_rate=0.05
num_epochs=2000
loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
plt.plot(loss_history)

希望能够帮到你！

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows class ExcelProcessor: def __init__(self, path): self.path = path def process_excel(self): for root, dirs, files in os.walk(self.path): for filename in files: if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): filepath = os.path.join(root, filename) self.process_file(filepath) def process_file(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) for sheet in wb: if sheet.title == '系数表': df = pd.DataFrame(sheet.values) df_t = df.T df_t.columns = df_t.iloc[0] df_t = df_t[1:] self.add_to_sheet(wb, df_t, '系数表_T') wb.save(filepath) def add_to_sheet(self, wb, df, sheet_name): try: ws = wb[sheet_name] except KeyError: ws = wb.create_sheet(sheet_name) for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) for col in ws.columns: for cell in col: if cell.data_type == 'f': cell.value = cell.value return ws上述代码如何实例化使用

这段代码定义了一个ExcelProcessor类，用于处理指定路径下的Excel文件。要实例化该类，可以按如下方式进行：

1. 导入ExcelProcessor类：`from excel_processor import ExcelProcessor`

2. 创建ExcelProcessor实例对象，例如：`processor = ExcelProcessor('/path/to/excel/files')`

3. 调用ExcelProcessor的方法进行Excel文件处理，例如：`processor.process_excel()`

需要注意的是，这段代码中的Excel文件处理方法是根据指定路径下的所有Excel文件进行遍历处理的。因此，在实例化ExcelProcessor对象时需要传入正确的路径参数。另外，为了能够运行该代码，还需要将代码保存在名为'excel_processor.py'的文件中，并在实例化ExcelProcessor对象时正确导入该类。